Qualidade de dados em pesquisa: como identificar respostas ruins
Como garantir qualidade de dados em pesquisa online: identificar respondentes desatentos, straightlining, tempo muito curto, marcas-armadilha e fraude.
Guias sobre amostragem e estatística — por AnaliseTAP.
Como garantir qualidade de dados em pesquisa online: identificar respondentes desatentos, straightlining, tempo muito curto, marcas-armadilha e fraude.
Os erros mais comuns em pesquisa de mercado — amostra, redação enviesada, base pequena, ler o % errado, ignorar significância — e como evitar cada um.
Como tabular e interpretar uma pesquisa eleitoral: amostra, margem de erro, ponderação, espontânea vs estimulada e leitura de cenários com significância.
Diferença entre amostragem probabilística e não probabilística: tipos (aleatória, estratificada, por cotas, conveniência), quando usar e o impacto na análise.
O que é significância estatística, como interpretar o valor-p e o teste Z, e por que bases pequenas enganam. Com exemplo e calculadora grátis.
Nível de confiança, margem de erro, população e a fórmula do cálculo amostral. Com tabela de referência e calculadora grátis.
O que é ponderação amostral (rim weighting / raking), por que corrigir o peso dos respondentes e quando usar — com exemplo prático e cuidados.
O AnaliseTAP importa seu Excel/SPSS e gera tabulação cruzada, significância, respostas abertas com IA e relatórios — automaticamente.
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