Técnicas de amostragem em pesquisa de negócios

Empresas a obter dados de pesquisa a partir do qual a recolher amostras de duas maneiras distintas. A primeira pesquisa, primária, envolve desenterrar os dados de suas fontes. Inquéritos são a forma mais popular de pesquisa primária, quer conduzida pessoalmente, por telefone, através da Internet ou por qualquer outro meio. Os resultados da pesquisa primária são proprietárias, o que significa que nenhuma outra empresa tem acesso aos resultados da pesquisa primária, a menos que seja especificamente concedida pelo pesquisador ou disponibilizados ao público.

Quando os resultados de pesquisa primária são compartilhados com outros pesquisadores, outros pesquisadores estão realizando pesquisa secundária. A pesquisa secundária assenta essencialmente dos esforços de outras pessoas que tenham tomado a tempo para compilar grandes conjuntos de dados relevantes e valiosos. Olhando-se valores médios de renda a partir do Bureau of Labor Statistics é um exemplo de pesquisa secundária. Uma vez que o departamento já realizou o levantamento extenso e compilação dos dados, outros pesquisadores de negócios podem aproveitar os dados com pouco ou nenhum custo.

A amostragem aleatória envolve a escolha de um certo número de itens de dados completamente ao acaso, em seguida, usando a amostra para análise posterior. A amostragem aleatória pode ser uma técnica eficaz quando se analisa conjuntos bastante homogêneos de dados. Imagine uma empresa que pretende determinar a percentagem de pessoas que são diagnosticadas com obesidade mórbida em um determinado estado. Em vez de trabalhar com um conjunto de dados de vários milhões de entradas, a empresa poderia razoavelmente analisar uma amostra aleatória de várias centenas de entradas para chegar a um número que se aproxima a estatística de todo o conjunto de dados.

nome de amostragem de ordem n, também referido como amostragem sistemática, é semelhante ao de amostragem aleatória, excepto que reduz a influência de selecção de dados arbitrária. amostragem sistemática envolve a seleção de cada entrada de dados enésimo para inclusão na amostra. Se você tivesse um conjunto de dados de respostas de um milhão de pesquisa, por exemplo, você pode selecionar cada entrada milésimo de incluir em uma amostra, deixando-o com uma amostra mais manejável de mil entradas.

amostragem controlada leva amostras altamente específicas a partir de um conjunto bastante heterogêneo de dados. amostragem controlada é mais valioso quando se realiza a pesquisa secundária, desde que a pesquisa primária pode ser projetado para atingir entrevistados única específicas, se desejar.

Imagine uma empresa que compra um grande conjunto de dados que contém informações sobre os níveis de idade, etnia, educação e renda dos respondentes da pesquisa. Se uma empresa queria determinar os níveis de renda média para uma determinada faixa etária, a empresa poderia construir uma amostra consistindo apenas de entradas que atendem aos critérios de idade específicos antes de calcular a figura renda.