SURVEY

Método de pesquisa amplamente utilizado em pesquisas de opinião pública, de mercado e, atualmente, em pesquisas sociais que, objetivamente, visam descrever, explicar e/ou explorar características ou variáveis de uma população por meio de uma amostra estatisticamente extraída desse universo.

Semelhante ao Censo, o método Survey distingue-se do primeiro justamente por sua característica amostral, na qual “as conclusões descritivas e explicativas obtidas pela análise são […] generalizadas para a população da qual a amostra foi selecionada” (BABBIE, 1999, p. 77).

O uso sociológico do Survey, segundo esse autor, é creditado a pensadores como Karl Marx e Max Weber, os quais utilizaram o método, respectivamente, para avaliar o grau de exploração de trabalhadores franceses e no estudo da ética protestante.

Contemporaneamente, o Survey foi largamente utilizado e desenvolvido pelos centros de pesquisas norte-americanos. O uso comercial do método em pesquisas de opinião pública e de análise de mercado possibilitou seu progresso, principalmente no que tange aos métodos de amostragem, à construção dos instrumentos de pesquisa (questionário) e às técnicas de coleta de dados.

O uso do Survey em pesquisas científicas/sociais e, consequentemente, seu desenvolvimento também são atribuídos às agências de pesquisas norte-americanas. Os trabalhos de Samuel A. Stouffer e Paul F. Lazarsfeld sobre o método resultaram nos moldes do Survey como conhecemos e utilizamos hoje em pesquisas sociais e que tem produzido conhecimentos científicos de extrema relevância para formulação de políticas públicas (BABBIE, 1999).

 Surveys distinguem-se quanto a sua finalidade. Para tanto, dois desenhos de pesquisa são possíveis nesse método: 1) Surveys Interseccionais, cross-sectional ou corte-transversal e 2) Surveys Longitudinais.

No primeiro, tem-se uma pesquisa na qual os dados são coletados em uma amostra, em um dado momento, sendo essas informações válidas para “descrever [ou determinar relações entre variáveis] alguma população maior na mesma época” (BABBIE, 1999, p. 101).

Surveys longitudinais, por sua vez, caracterizam-se por um estudo mais aprofundado do objeto, uma vez que a coleta de dados é realizada mais de uma vez em períodos distintos, permitindo “estudar a evolução ou as mudanças de determinadas variáveis ou, ainda, as relações entre elas” (FREITAS et. al, 2000). Três técnicas podem ser aplicadas nesse desenho de pesquisa: estudos de tendência, no qual a coleta de dados é realizada seguidas vezes em uma população, não necessariamente por meio dos mesmos indivíduos, embora a amostra seja a mesma; estudos de coorte, o qual permite o estudo de uma população específica ao longo do tempo, por meio da coleta de dados dos mesmos indivíduos da população, embora a amostra extraída possa ser diferente nas intervenções. Um exemplo desse tipo de estudo são as pesquisas que analisam grupos etários ao longo de um período (por exemplo, estudos com indivíduos nascidos em um determinado município, na década de 1980); e estudos de painéis, em que a coleta de dados é realizada necessariamente em uma mesma amostra e indivíduos em todas as intervenções.

São etapas de um Survey típico: definição do objetivo da pesquisa, definição da população e da amostra, elaboração do(s) questionário(s), coleta de dados (ou trabalho de campo), processamento dos dados, análise dos dados e divulgação dos resultados.

Como dito anteriormente, o caráter amostral do Survey é o que o distingue de um Censo e, por outro lado, é o que o torna um método de pesquisa mais acessível que o segundo, principalmente no que tange aos custos monetários e ao tempo despendido. Portanto, o plano amostral de um Survey torna-se “peça chave” para o bom desenvolvimento da pesquisa e, consequentemente, para uma boa representatividade da população. Dois tipos de amostragem podem ser possíveis: amostragem probabilística e amostragem não-probabilística.

Em uma amostra probabilística, todos os elementos, ou unidade de amostra, têm a mesma chance de serem escolhidos, o que torna o modelo mais representativo da população (em relação ao método não-probabilístico). Para se chegar a um nível ótimo de representatividade nesse modelo, a seleção aleatória (ou randômica) é um artifício ímpar para o processo de seleção dos elementos. Essa seleção é feita, geralmente, por sorteios em tabelas de números aleatórios ou por programas de computador. O modelo probabilístico de amostragem pode, ainda, ser classificado em Estratificada e Não-estratificada. Segundo Freitas et al. (2000, p. 106), o modelo estratificado “assegura que todos os tipos de intervenientes estejam presentes, cada subgrupo da população considerada dará origem a uma amostra, segundo o fator discriminante para segmentação da população”. Tal estratificação pode ser proporcional (a amostra de cada nível ou subnível é proporcional ao seu tamanho) ou não-proporcional. Uma amostra probabilística não-estratificada, contudo, não considera esses níveis ou subníveis e todos os elementos são escolhidos sem ser considerada nenhuma segmentação.

Um modelo não-probabilístico de amostragem pode ser requerido quando o modelo probabilístico é dispendioso em demasia e/ou quando a representatividade exata de uma população não é necessária (BABBIE, 1999). Assim sendo, a amostra não-probabilística é aquela na qual se lança mão de algum critério para seleção dos elementos fazendo com que nem todos os indivíduos da população tenham chances de serem selecionados. Segundo Freitas et al. (2000), seis tipos de amostra não-probabilística podem ser identificados: por conveniência, no qual os elementos são identificados por estarem disponíveis; mais similares ou mais diferentes, no qual os elementos são selecionados por suas semelhanças ou diferenças; por quotas, onde se tem subgrupos nos quais seus elementos são escolhidos proporcionalmente a determinado critério; bola de neve, no qual os elementos que compõem a amostra são indicados pelos primeiros participantes selecionados; casos críticos, onde os elementos selecionados “representam casos essenciais ou chave para o foco da pesquisa” (Freitas et al., 2000, p. 107); e, por fim, casos típicos, no qual os participantes selecionados não representam situações extremas, mas, sim, típicas da população.

O tamanho da amostra, além do modelo a ser utilizado, é outro fator importante e essencial para se garantir a representatividade da população. Esse tamanho refere-se ao número de elementos dos quais os dados serão coletados, ou simplesmente o público entrevistado. Quanto maior uma amostra, mais representativa ela é. Porém, sabemos que fatores como complexidades da população, poucos recursos financeiros e tempo limitado para realização da pesquisa são determinantes para a seleção da amostra.

A coleta de dados de um Survey pode ser realizada via entrevistas pessoais (face a face), por telefone, por correio ou mesmo pela internet. Tais meios podem exigir ou não a presença do entrevistador. Porém, qualquer que seja o meio utilizado, o questionário é o instrumento essencial para se chegar ao fim desejado.

A construção do questionário deve ser realizada com atenção e rigor metodológico, uma vez que este tem impacto direto na confiabilidade e validade das informações levantadas. Simões e Pereira (2007) apontam que “a elaboração de questões e a construção de um questionário devem ser guiadas não apenas pela experiência e intuição, mas também pela experimentação rigorosa”. Portanto, problemas como ambiguidade ou imprecisão das questões e/ou opções de respostas (quando o questionário é do tipo de “questões fechadas”); itens e/ou termos tendenciosos, que induzam a resposta do entrevistado; e complexidade na forma de se registrar as respostas devem ser observados e rigorosamente trabalhados. Babbie (1999) chama a atenção, ainda, para a necessidade de um questionário, seja ele autoadministrado ou aplicado por um entrevistador, conter “instruções claras e comentários introdutórios onde apropriado”, permitindo tanto ao entrevistador quanto ao entrevistado a clareza do conteúdo das questões e respostas e da forma correta de preenchimento do instrumento. Em um questionário de perguntas fechadas, o pesquisador deve preocupar-se em esgotar o universo de respostas possíveis para determinadas questões, evitando que informações sejam perdidas ou que as respostas dos entrevistados não estejam contempladas.

O “pré-teste” é um importante recurso para se identificar, principalmente, problemas e/ou limitações do questionário. Para Simões e Pereira (2007), o pré-teste “é um elemento central para a validade dos dados tanto no que concerne a verificar e aprimorar a operacionalização das questões de pesquisa e dos conceitos – ou seja, na passagem da teoria para a empiria – quanto na garantia da correspondência de significados entre pesquisador e entrevistado” (Simões e Pereira, 2007, p. 247). Esse recurso consiste em “testar” todo instrumento ou parte dele em um grupo que apresente as mesmas características do público a ser estudado sem, no entanto, serem necessários cálculos amostrais.