Explique as principais diferenças entre amostras qualitativas e quantitativas. Em sua resposta, aborde: ( 2,0 pontos)
- A profundidade das informações coletadas em cada tipo de amostra.
- A possibilidade de generalização dos resultados para a população.
- Um exemplo prático de aplicação para cada tipo de amostragem.
Passo 1
Beleza, então o exercício pede pra gente comparar amostras qualitativas e quantitativas, tocando em três pontos:
- profundidade das informações coletadas;
- possibilidade de generalização dos resultados;
- dar um exemplo prático de cada tipo de amostragem.
Isso cai na parte de métodos de pesquisa em estatística (ou metodologia científica), onde a gente aprende que tem dados que são “palavras” (qualitativos) e dados que são “números” (quantitativos). Vamos precisar entender conceitos básicos de coleta de dados, validade interna e externa, e exemplos de aplicação.
Passo 2
Primeiro, o que é amostra qualitativa vs quantitativa?
- Amostra qualitativa: aqui a gente foca em entender a “essência”, as impressões, emoções, motivações. Coletamos depoimentos, entrevistas abertas, grupos focais.
- Amostra quantitativa: pegamos características mensuráveis, como altura, peso, preferência “numérica” (nota de 1 a 5, quantidade de vezes que a pessoa faz algo). Usamos questionários fechados, escalas, contagens.
Profundidade das informações:
• Qualitativa: geralmente tem poucas pessoas, mas temos muita riqueza de detalhes. Por exemplo, numa entrevista com 10 pessoas podemos aprofundar cada resposta e entender o “porquê” por trás da opinião delas.
• Quantitativa: tende a ter muitas pessoas (100, 500, 1 000…) mas cada pessoa responde perguntas padronizadas. A profundidade de cada resposta é menor (resposta “sim/não”, nota de 1 a 5), mas a extensão é maior.
• Qualitativa: geralmente tem poucas pessoas, mas temos muita riqueza de detalhes. Por exemplo, numa entrevista com 10 pessoas podemos aprofundar cada resposta e entender o “porquê” por trás da opinião delas.
• Quantitativa: tende a ter muitas pessoas (100, 500, 1 000…) mas cada pessoa responde perguntas padronizadas. A profundidade de cada resposta é menor (resposta “sim/não”, nota de 1 a 5), mas a extensão é maior.
Passo 3
Possibilidade de generalização:
• Qualitativa: como a amostra é pequena e não necessariamente representativa, é difícil estender as conclusões para toda uma população. A validade externa (generalização) é baixa. A gente usa esses resultados mais pra gerar hipóteses ou entender fenômenos em profundidade.
• Quantitativa: usualmente escolhe-se uma amostra aleatória ou estratificada, o que permite calcular margens de erro e níveis de confiança. Assim, dá pra afirmar que “X% da população pensa Y”, com uma margem de erro conhecida. A validade externa é bem maior.
• Qualitativa: como a amostra é pequena e não necessariamente representativa, é difícil estender as conclusões para toda uma população. A validade externa (generalização) é baixa. A gente usa esses resultados mais pra gerar hipóteses ou entender fenômenos em profundidade.
• Quantitativa: usualmente escolhe-se uma amostra aleatória ou estratificada, o que permite calcular margens de erro e níveis de confiança. Assim, dá pra afirmar que “X% da população pensa Y”, com uma margem de erro conhecida. A validade externa é bem maior.
Passo 4
Exemplos práticos:
• Qualitativa: entrevistar 12 usuários de um app de finanças para entender como eles se sentem na hora de investir. A cada fala, você vai pedindo pra detalhar: “Por quê você acha isso fácil/difícil?”, “Me conte uma situação…”.
• Quantitativa: aplicar um questionário online para 500 pessoas, perguntando “De 1 a 5, qual o seu grau de satisfação com o app?”, e depois calcular a média e a porcentagem de notas 4 e 5. Se a amostra for aleatória, posso dizer que o resultado vale para toda a base de usuários (com, digamos, ± 5% de margem de erro).
• Qualitativa: entrevistar 12 usuários de um app de finanças para entender como eles se sentem na hora de investir. A cada fala, você vai pedindo pra detalhar: “Por quê você acha isso fácil/difícil?”, “Me conte uma situação…”.
• Quantitativa: aplicar um questionário online para 500 pessoas, perguntando “De 1 a 5, qual o seu grau de satisfação com o app?”, e depois calcular a média e a porcentagem de notas 4 e 5. Se a amostra for aleatória, posso dizer que o resultado vale para toda a base de usuários (com, digamos, ± 5% de margem de erro).
Resposta
As principais diferenças são:
- Profundidade: qualitativa explora profundamente poucas pessoas; quantitativa coleta dados numéricos de muitas pessoas, porém de forma menos detalhada.
- Generalização: qualitativa tem baixa capacidade de generalização (usa-se para explorar e gerar hipóteses), enquanto quantitativa, com amostragem probabilística, permite estender resultados à população (validação externa).
- Exemplos:
- Qualitativa: entrevistas semiestruturadas com usuários para captar motivações e sentimentos.
- Quantitativa: survey com escala de notas para medir satisfação e estimar percentuais na população.