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Pesquisa quantitativa: conheça a metodologia para mensurar resultados

A pesquisa quantitativa fornece dados numéricos, através de perguntas objetivas, disponibilizadas em um formulário padronizado. Entenda seu conceito, aplicações e como ela pode ser utilizada para mensurar resultados.


Tão importante quanto aprimorar as fontes de aquisição de dados, é saber utilizar as metodologias e ferramentas a favor do seu negócio. E com a pesquisa quantitativa não é diferente.

Ela pode auxiliá-lo a identificar dados padrões em um determinado público, através da aquisição de um volume maior de respostas obtidas com perguntas objetivas. 

Como você verá neste conteúdo, diferente da pesquisa qualitativa, a pesquisa quantitativa permite uma análise menos árdua, já que as perguntas são objetivas e as respostas são delimitadas.

Nosso intuito com este conteúdo é apresentar a você o conceito, objetivo, diferenças entre ela e a pesquisa qualitativa e as vantagens. E ainda, os métodos que existem e como analisar todos os dados coletados. Boa leitura!

O que é a pesquisa quantitativa?

De forma simplificada, podemos definir a pesquisa quantitativa como o método que fornece dados numéricos a partir de perguntas objetivas, em formulários padronizados. 

Uma característica da metodologia é possuir amostras volumosas. Sendo assim, os dados compilados podem resultar em dificuldade de aprofundamento ou a construção de padrões complexos de comportamento. 

Outro ponto que você precisa ficar atento é: o método é utilizado para entrevistar um recorte muito específico da população, mesmo que represente em um grande número de pessoas.

A “mágica” só ocorre quando, por meio das respostas obtidas, é possível mensurar e quantificar os dados, para confirmar ou contestar hipóteses.

Está aí o objetivo da pesquisa quantitativa: possibilitar a análise numérica, com a avaliação dos dados coletados, para nortear com maior assertividade a tomada de decisão e os próximos passos da empresa.

Por que realizá-la?

Não há como demonstrar para você a efetividade da pesquisa quantitativa sem compará-la com a pesquisa qualitativa. 

O primeiro ponto: perguntas qualitativas podem gerar um repertório muito vasto de respostas, com poucos dados semelhantes entre si.

Outro aspecto que você precisa ter claro é que diferente da pesquisa quantitativa, a pesquisa qualitativa é demorada, tanto para o usuário que irá responder, quanto para você que irá analisar.

Diante disso, você não só terá bastante trabalho na análise dos dados, como existe a possibilidade dos respondentes não colocarem tudo que de fato gostariam de responder, justamente pelo tempo de resposta.

E claro, não podemos esquecer de mencionar o aspecto mais positivo da pesquisa quantitativa: o número de dados adquiridos, bem como, a qualidade deles. Quanto mais precisos forem esses dados, consequentemente decisões mais eficazes serão tomadas.

Qual é o objetivo dessa pesquisa?

Além de ser uma metodologia de pesquisa amplamente utilizada em Data Science para validação de hipóteses, a “quanti” tem como objetivo verificar estatisticamente uma hipótese a partir da coleta de dados numéricos.

Como esse método de pesquisa permite uma aplicação ampla de acordo com os resultados obtidos, é possível obter algum tipo de padronização. 

Outro aspecto que é interessante frisarmos: por serem dados puramente numéricos, não é possível obter um conhecimento aprofundado a respeito das dores e necessidades do usuário.

Os dados obtidos através da aplicação da pesquisa permitem uma análise estatística. Isso significa que é indispensável a definição de uma amostragem adequada para posterior validação ou contestação da hipótese levantada.

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Diferenças entre a pesquisa quantitativa e a pesquisa qualitativa

Uma forma bastante simples de diferenciá-las é que, enquanto uma é razão, a outra é emoção. Isso quer dizer que os questionários estruturados com perguntas quantitativas têm como característica a lógica, ou seja, possibilita o entendimento dos atributos mensuráveis dos respondentes.

Já as perguntas qualitativas despertam respostas mais holísticas, individuais, envolvendo o comportamento do ser humano.

Outra diferença bastante clara é que enquanto a pesquisa quantitativa utiliza respostas já pré-definidas, cabendo ao usuário apenas optar entre as sugestões de respostas, a pesquisa qualitativa abre espaço para interpretações por parte dos usuários, de modo que suas crenças, vivências e experiências geram respostas diferentes.

Características e vantagens

Com o intuito de deixar mais claro o conceito e como você pode aplicar a pesquisa quantitativa na sua empresa, listamos algumas características abaixo:

  • Resultados devem ser mensuráveis;
  • Compreensão da realidade através de dados brutos;
  • Utilização de instrumentos padronizados e imparciais;
  • Entregas são numéricas;
  • Amostragem usada é maior;
  • Dados estruturados e estatísticos;
  • Possibilita tomada de decisões eficazes;
  • Permite automatização da análise dos dados;
  • Objetividade científica;
  • Os resultados podem ser replicados, devido à natureza numérica;
  • Necessita de uma amostragem adequada;
  • A representação das respostas é feita em tabelas ou gráficos.

Já algumas vantagens que podemos citar são: 

  • coleta rápida de dados;
  • possibilita um amplo escopo de coleta de dados;
  • o processo de coleta é confiável e preciso 
  •  os resultados são assertivos.

Quando usá-la?

Como já citamos ao longo deste conteúdo, ela é a ferramenta ideal para validação de hipóteses. O design do produto X está de fato agradando os clientes? Os usuários encontram com facilidade as informações a respeito das soluções da sua empresa?

Atrelado a isso, essa metodologia de pesquisa é recomendada quando se almeja obter respostas mais gerais como, por exemplo: você já fez compras pela internet?

Nesse sentido, a pesquisa quantitativa pode ser utilizada em diversas situações e condições, desde que você tenha claro o que se busca validar ou refutar, juntamente com uma delimitação assertiva da amostra, para ser válido os resultados alcançados com ela.

Métodos de pesquisa quantitativa

Se você acreditava que os conceitos e aplicações haviam acabado, saiba que agora falaremos sobre os métodos de pesquisa quantitativa. A partir disso, com o objetivo e amostragem definida, você pode analisar as opções e definir qual método é o mais adequado para a sua necessidade.

Experimental

A pesquisa experimental consiste na formulação de questões que comprovem ou não uma hipótese, sendo um dos métodos mais recomendados e confiáveis.

Alguns exemplos:

  • Páginas com formulários com mais de 5 perguntas tem menos conversão do que páginas com formulários de até 3 perguntas?
  • As pessoas preferem a caixa de leite com a possibilidade de cortar ou com o lacre destacável?

Causal

A pesquisa causal estuda a relação de causa e efeito entre variáveis. Neste método de pesquisa são utilizadas perguntas que podem estabelecer a conexão entre as variáveis e hipóteses.

Um exemplo prático é se a sua empresa quer validar se a mudança feita no design do produto vai contribuir para aumentar as vendas ou não. 

Diante disso, para validar ou refutar essa hipótese, seu negócio pode colocar em uma loja a versão antiga e em outra loja a versão com o design reformulado. Depois de um determinado período, avalia-se qual das opções vendeu mais.

Investigativa

Esse tipo de pesquisa procura avaliar de forma quantitativa a opinião de um certo público-alvo, contando com amostras aleatórias. Devido ao seu viés aleatório, ela é útil para traduzir em dados quantitativos o que normalmente seria qualitativo.

Alguns exemplos:

  • O que você achou do nosso novo site?
  • Você gostou das mudanças que realizamos no PDV?

Correlacional

A pesquisa correlacional busca coletar dados que evidenciem ou neguem uma relação entre fenômenos, que podem ser previstos ou não. De forma simplificada, esse método busca esclarecer como um fenômeno impacta no outro e o que acontece quando um deles se transforma.

Um ponto importante a respeito dessa pesquisa, é que você não deve tirar conclusões apenas com base nela. Por permitir apenas uma compreensão entre as entidades envolvidas, elas não estabelecem a causalidade.

Alguns exemplos:

  • Qual é a relação entre produtividade e o trabalho em casa?
  • A relação entre a altura acima do nível do mar e a temperatura.

Como analisar os resultados?

Na etapa de análise dos dados coletados, você pode usar estatísticas para transformá-las em informações relevantes para a tomada de decisões no seu negócio.

Esse processo envolve algumas etapas como: 

  • Leitura da principais perguntas da pesquisa, 
  • Realização de uma tabulação cruzada e filtro dos resultados, 
  • Cálculos e conclusões.

Na prática, esse processo se torna muito mais preciso e ágil com o uso de softwares para o processamento destes dados. Mas, lembre-se: a tecnologia facilita esse mapeamento em pesquisas quantitativas, sendo quase impossível usá-la em pesquisas com perguntas qualitativas.

→ Leia também: 5 passos para implementar uma cultura de dados na sua empresa

É hora de validar suas hipóteses

A pesquisa quantitativa é essencial na validação de hipóteses e teorias. 

O processo de venda é ágil e eficiente? O atendimento é de qualidade? Os clientes preferem ser atendidos nos canais digitais por um bot ou uma pessoa?

São inúmeras as possibilidades de verificação através desta metodologia de pesquisa. Contudo, não esqueça que antes de aplicar uma pesquisa com este foco, sua empresa precisa ter claro o que se deseja com ela e qual é a amostra que será utilizada.

Por fim, o ponto que também merece destaque e, talvez, o mais essencial: os dados. Quando transformados, eles têm potencial para nortear os próximos passos de maneira precisa e relevante.

Para isso, desde a coleta até a análise, eles precisam ser tratados de forma correta. No momento que você conseguir trabalhar com eles e perceber, na prática, como podem transformar a atuação da sua empresa, nenhum passo será mais tomado sem que eles estejam presentes.

Para te ajudar nesse assunto, desenvolvemos um Guia completo para tornar sua empresa orientada a dados. Confira o material gratuitamente.

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