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Metodologia de Pesquisa: Como Calcular Amostra?

Você sabe como calcular a amostragem em uma pesquisa?


Realizar estudos precisos e representativos é essencial para entender uma realidade. No turismo ela pode ser utilizada para compreender o comportamento dos turistas, a eficácia de estratégias de marketing, a satisfação dos visitantes, dentre muitos outros aspectos. No entanto, analisar cada membro de uma população inteira é impraticável, então recorremos à amostragem. Uma amostragem, significa a seleção de um grupo representativa do todo. Não é apenas uma questão de números, mas um processo meticuloso baseado em princípios estatísticos, para garantir a qualidade da pesquisa e a segurança dos dados coletados.


Neste artigo, exploraremos a metodologia de cálculo de amostra com base nos princípios da Teoria da Amostragem, conforme apresentado por Gil no capítulo "A Amostragem na Pesquisa Social”, presente no seu livro “Métodos e Técnicas de Pesquisa Social” (2ª edição, 1989).


Como já estabelecemos, a amostragem é uma técnica fundamental em pesquisas sociais e, especificamente, em estudos de turismo. Dado que é impraticável e frequentemente impossível analisar todos os elementos de uma população, seleciona-se uma amostra representativa para inferir conclusões sobre o universo estudado.


Conceitos Básicos:


Universo ou População

O universo ou população refere-se ao conjunto de elementos que possuem características específicas que se deseja estudar. Pode ser a totalidade dos turistas que visitam uma cidade, os hotéis em uma determinada região, ou os visitantes de um parque temático.


Amostra

A amostra é um subconjunto do universo. Por exemplo, ao estudar turistas em uma cidade, uma amostra pode ser constituída por um grupo selecionado de visitantes que representam a diversidade e características do total de turistas.


Princípios Fundamentais da Amostragem

A amostragem baseia-se em várias leis estatísticas, como a Lei dos Grandes Números e a Lei da Regularidade Estatística. Estas leis asseguram que uma amostra suficientemente grande tende a refletir as características da população.


Tipos de Amostragem:


Existem diversos tipos de amostragem, divididos em dois grandes grupos: probabilística e não-probabilística. A amostragem probabilística inclui métodos como aleatória simples, sistemática, estratificada e por conglomerados, todos baseados em princípios estatísticos rigorosos. Já a amostragem não-probabilística depende do critério do pesquisador e inclui métodos como acessibilidade, tipicidade e cotas.


Determinação do Tamanho da Amostra


Para garantir que a amostra seja representativa, é crucial determinar o tamanho adequado. Isso depende de vários fatores:


  • Extensão do Universo: Universos finitos (até 100.000 elementos) e infinitos (acima de 100.000 elementos) são tratados de maneira diferente.

  • Nível de Confiança: Refere-se à probabilidade de que a amostra reflita a população. Níveis comuns são 95% e 99%, correspondendo a dois e três desvios-padrão na curva normal, respectivamente.

  • Erro Máximo Permitido: É a margem de erro aceitável na pesquisa, geralmente entre 3% e 5%.

  • Percentagem de Fenômeno: A frequência esperada do fenômeno na população influencia o tamanho da amostra. Fenômenos raros (p.ex., 10%) requerem amostras menores comparadas a fenômenos comuns (p.ex., 50%).


Cálculo do Tamanho da Amostra


O cálculo pode ser complexo, mas baseia-se em fórmulas estatísticas básicas. Para populações finitas e infinitas, as fórmulas consideram a proporção estimada do fenômeno, a margem de erro desejada e o nível de confiança.


Fórmula para Populações Infinitas:

Por exemplo, você quer realizar uma pesquisa sobre a satisfação dos turistas em um destino turístico popular, e espera que a proporção de turistas satisfeitos seja desconhecida, então vamos usar P=0,5. Você deseja um nível de confiança de 95% (o que corresponde a um valor de aproximadamente 1,96) e uma margem de erro de 5% (0,05).


Passos para resolver o cálculo:


  • Identifique os valores necessários:

  • Nível de confiança: para um nível de confiança de 95%, o valor é de aproximadamente 1,96

  • Margem de erro: 5% (0,05)

  • Proporção esperada da população que possui a característica de interesse: vamos assumir P=0,5.

  • Use a fórmula e substitua os valores na mesma:


E então, você terá a seguinte conclusão: para garantir que sua pesquisa sobre a satisfação dos turistas tenha um nível de confiança de 95% e uma margem de erro de 5%, você precisaria de uma amostra de aproximadamente 385 turistas.


Fórmula para Populações Finitas:

Por exemplo, suponha que você queira determinar o tamanho da amostra necessária para uma pesquisa sobre a preferência de atividades de lazer entre os turistas em uma cidade turística pequena, que tem uma população de 1000 turistas. Você deseja um nível de confiança de 90% e uma margem de erro de 5%.


Passos para resolver o cálculo:


  • Identifique os valores necessários:

  • Tamanho da população: 1.000 turistas

  • Nível de confiança: 90% (o que corresponde a um valor de aproximadamente 1,645 para uma distribuição normal padrão)

  • Margem de erro: 5% (0,05)

  • Proporção esperada da população que possui a característica de interesse : você não tem uma estimativa precisa, então vamos assumir P=0,5 para maximizar o tamanho da amostra.


  • Use a fórmula e substitua os valores na mesma:


E então, você terá a seguinte conclusão: para garantir um nível de confiança de 90% e uma margem de erro de 5%, você precisaria de uma amostra de aproximadamente 213 turistas.


Cálculo da Margem de Erro


Gil (1989) propôs uma fórmula prática para determinar a margem de erro de uma amostra já utilizada em uma pesquisa. A fórmula é:



Por exemplo, se em uma pesquisa com uma amostra de 1.000 pessoas, 30% bebem café pelo menos uma vez por dia, a margem de erro (σ\sigmaσ) seria calculada da seguinte forma:

Portanto, para um nível de confiança de 95% (dois desvios), o valor encontrado (1,45) é multiplicado por dois, resultando em uma margem de erro de 2,95%. Assim, o número de consumidores de café estaria entre 27,05% e 32,95%.


O que podemos entender com isso?


A amostragem é uma ferramenta poderosa para pesquisas no turismo, permitindo inferências precisas sobre populações maiores com base em um subconjunto representativo. Compreender os conceitos de universo, amostra, nível de confiança e margem de erro, bem como utilizar as fórmulas adequadas, são passos essenciais para a condução de uma pesquisa robusta e confiável. Ao seguir esses princípios, pesquisadores podem garantir que suas conclusões sejam válidas e aplicáveis ao universo estudado.

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