•	 Amostragem
Quando se pretende conhecer alguns aspectos de uma população, há dois caminhos a seguir, ou se pesquisam todos os seus elementos, e neste caso o estudo é chamado de censo, ou apenas uma amostra deles.

Amostra é qualquer parte de uma população, com as mesmas características.

Em Pesquisa de Marketing, a maioria dos estudos são realizados a partir de amostras, que podem ser de pessoas, empresas, entidades famílias,lojas etc. 
 Amostragem
Nesta etapa são definidos três aspectos básicos:
1º  População ou Universo 
    Uma definição apropriada de população de
pesquisa deve conter: Os elementos da pesquisa,
unidade amostral, área de cobertura e período de tempo
     Exemplo: População de gerentes de banco da cidade de Goiânia em 2005.
•	Elementos da pesquisa: homens e mulheres gerentes de banco.
•	Unidade amostral: Estabelecimentos bancários
•	Área de cobertura: Cidade de Goiânia
•	Período de tempo: ano de 2005
 Amostragem

2º Tamanho da amostra ( Cálculo amostral) Quantos elementos da população estudada serão entrevistados.

3º Técnica de amostragem
    Critério que será utilizado para a distribuição da amostra.
Técnicas Amostrais
As técnicas amostrais se subdividem em dois grupos:

AMOSTRAS PROBABILÍSTICAS 
Aquela em que cada elemento da população (universo) tem uma chance conhecida e diferente de zero de ser selecionado para compor a amostra. Este tipo de amostra permite a inferência sobre o universo.

AMOSTRAS NÃO PROBABILÍSTICAS
Aquela em que a seleção dos elementos da população (universo) para compor a amostra depende, ao menos em parte, do julgamento do pesquisador ou do entrevistador (escolha do entrevistado). São usadas quando os recursos financeiros, materiais, humanos e de tempo para a realização da pesquisa são escassos e quando todo o Universo estudado não estão disponível para ser sorteado. 
Tipos de Amostras Não-Probabilísticas
NÃO-PROBABILÍSTICA POR CONVENIÊNCIA

Os elementos da amostra são selecionados de acordo com a conveniência do pesquisador.
Exemplo:

•	Parar pessoas na rua e colher suas opiniões;
•	Durante um programa de TV, colocar à disposição dos telespectadores a opção de opinarem através de contato telefônico. Ex.: Fantástico.

Em qualquer desses exemplos, o elemento pesquisado foi selecionado por estar disponível no local e no momento em que a pesquisa estava sendo realizada.
Tipos de Amostras Não-Probabilísticas

NÃO-PROBABILÍSTICA POR JULGAMENTO 
(ou Intencionais)

Neste sistema o pesquisador escolhe o que acredita ser a melhor amostra para o estudo em questão. Tal exemplo poderá ser útil quando o objetivo é obter informações sobre um produto técnico. Se uma firma desenvolve um novo produto industrial, poderá, provavelmente, tê-lo melhor avaliado por alguns engenheiros experientes que sejam especialistas naquele campo.
Tipos de Amostras Não-Probabilísticas
NÃO-PROBABILÍSTICA POR QUOTAS (ou Proporcionais) 

Neste tipo de amostra o universo a ser estudado é dividido em subuniversos, e a amostra total é distribuída entre os subuniversos respeitando suas proporções. Os entrevistados fazem a seleção dos respondentes para   cobrir suas cotas.
Exemplo:
Avaliar a opinião sobre um jornal junto ao público de Homens    e Mulheres com idade de 30 a 45 anos que são assinantes.

					     Proporção    Amostra

Homens com 30 a 45 anos 		70% 		70
Mulheres com 30 a 45 anos 	30% 		30

Total 				           100%                100 Entrevistas

Tipos de Amostras Não-Probabilísticas
NÃO-PROBABILÍSTICA DESPROPORCIONAL 

Neste tipo de amostra é desconsiderado a proporção dos estratos (segmentos) em relação ao Universo. 

Usada quando a amostra de alguns dos estratos é tão pequena que inviabiliza qualquer análise

Quando o custo de entrar em contato com parte da população for muito elevado uma amostra desproporcionalmente menor reduzirá o custo total da pesquisa.
Tipos de Amostras Não-Probabilísticas
EXEMPLO: Verificar o comportamento de compra dos consumidores de Automóveis novos em Goiânia:

Marcas de		Participação de 	     Amostra
   fábrica		     Mercado %	       n	    %
Volkswagen		            36		      75      25
Fiat			            28		      75      25
GM			            22		      75      25
Ford			            14		      75      25

TOTAL		          100	                 300	  100

Dessa forma, foram entrevistadas subamostras de 75 compradores de cada marca, constituindo uma amostra desproporcional. Na análise por subamostras poderá ser verificado, detalhadamente, o comportamento marca por marca.
Tipos de Amostras Não-Probabilísticas
NÃO-PROBABILÍSTICAS AUTOGERADAS
Em alguns casos, o desconhecimento da população pelo pesquisador é tão grande que nem o tamanho da população, nem a localização dos seus elementos podem ser determinados a priori.
À medida que se conseguem localizar alguns elementos (às vezes apenas um) solicita-se a eles que indiquem
Tipos de Amostras Probabilísticas
PROBABILÍSTICA SIMPLES

Há uma igual probabilidade, diferente de zero, de cada elemento da população ser escolhido por meio de sorteio. A distribuição da Amostra entre os estratos é deixada inteiramente ao acaso.
Ex.: Para obter uma amostra junto a publicitários de uma determinada cidade, calculamos a amostra independentemente de outros fatos (sexo, idade, etc.), bastando o entrevistado ser publicitário.
É a técnica mais perfeita para se obter uma amostra representativa do universo, ou população, porém impraticável quando a população é muito grande, pois não possibilita a aplicação da tabela de números aleatórios.

Tipos de Amostras Probabilísticas
PROBABILÍSTICA ESTRATIFICADA

É o processo de subdividir uma população em estratos e selecionar amostras aleatórias simples de cada estrato.
Ex.: A maioria dos supermercados é de tamanho médio ou pequeno, e existem poucos grandes. Os grandes supermercados exercem grande atratividade sobre os consumidores, e por isso são responsáveis por uma quantidade muito grande das vendas totais. A intuição nos indica que esses supermercados deveriam ser divididos em três grupos: pequenos, médios e grandes, por exemplo considerando a sua área de vendas (m2) e que certo número de supermercados  de cada grupo deveria ser sorteado para compor a amostra sob pena de nenhum supermercado grande ser sorteado na amostra em função da pequena quantidade.
Tipos de Amostras Probabilísticas

Considerando-se uma população de cento e oitenta (N = 180) supermercados para esta pesquisa e uma amostra de cinqüenta e cinco (n = 55) deles, dividiremos essa população em três estratos em função de suas áreas de vendas.

			   Área de        Tamanho da Popu-	Número para
		              Vendas m2       lação no estrato	     o sorteio

Estrato 1           até 1.000		    130		         1 a 130
Estrato 2      1.001 a 15.000		      40       	       131a 170
Estrato 3        acima 15.000		      10		       171a 180

			        População total = 180
Tipos de Amostras Probabilísticas
Define-se o número de elementos a selecionar em cada estrato:

Tipos de Amostras Probabilísticas
PROBABILÍSTICA POR CONGLOMERADOS (ou Grupos)

Exigem a utilização de mapas detalhados de regiões, estados, municípios e cidades, pois, para a seleção da amostra é necessário subdividir a área a ser pesquisada por bairros, quarteirões e domicílios, que serão sorteados para composição dos elementos da amostra.

Ex.: Em uma pesquisa no setor Jaó dividimos o bairro por quarteirões, identificamos a quantidade de quarteirões e então estabelecemos o intervalo de forma sistemática. Retira-se um número ao acaso entre 1 e 5. Por exemplo 2. Inclui-se na amostra os quarteirões ou lotes de número 2, 7, 12, 17, 22... 97, isto é, começando pelo número 2 retire cada quinto número.
Fórmula para cálculo de Amostra Proporcional
Para populações finitas:   n =         N . Z2 . P . Q
					     
					     e2 (N-1) + Z2. P . Q

n 	= número de elementos da amostra a ser pesquisada

N 	= número de elementos da população

Z2	= nível de confiabilidade

P	= proporção de ocorrência da variável

Q 	= proporção de não ocorrência da variável

e2 = margem de erro

Fórmula para cálculo de Amostra Proporcional
Cálculo de amostra para um Universo composto por 2.000 pessoas buscando-se um nível de confiabilidade de 95% e margem de erro de     10%

n =       	       2.000  x  2 2  x  0,5  x  0,5 
					     
	   10% 2  x  (2.000 - 1) + 22  x  0,5  x  0,5

n =       	       2.000  x  4  x  0,25 
					     
	   	 0,01  x  1999  +  4 x 0,25

n = 	95	
	
Para populações infinitas: n = Z2 x P x Q
						e2