Aprenda a identificar quem ou o que fará parte da sua investigação e a definir, de forma coerente com o problema, os objetivos e o desenho metodológico, como os participantes, casos ou unidades serão selecionados. Nesta página, você compreenderá as diferenças entre população, participantes e amostra e aprenderá a justificar essas escolhas no seu projeto de pesquisa (Creswell & Creswell, 2021; Saunders, Lewis & Thornhill, 2023).
Depois de organizar o percurso metodológico, é necessário definir de onde virão as evidências necessárias para responder ao problema e alcançar os objetivos da pesquisa. Dependendo do desenho do estudo, a investigação poderá envolver pessoas, grupos, organizações, documentos, eventos, situações ou outras unidades relevantes para o fenômeno investigado. Creswell & Creswell (2021); Saunders, Lewis & Thornhill (2023).
Essa definição deve decorrer das questões e dos objetivos da pesquisa, pois diferentes desenhos metodológicos exigem decisões distintas sobre população, participantes, casos e formas de seleção (Creswell & Creswell, 2021; Saunders, Lewis & Thornhill, 2023).
Não comece perguntando “quantas pessoas preciso pesquisar?”. Primeiro pergunte: “quem ou o que pode fornecer as evidências necessárias para responder ao meu problema de pesquisa?” Essa resposta ajudará a definir corretamente as próximas decisões.
Antes de definir uma amostra, identifique com precisão sobre quem ou sobre o que a pesquisa pretende produzir conclusões. Essa decisão ajuda a estabelecer a unidade de análise, a população de interesse e, quando a investigação envolve pessoas, os participantes que poderão fornecer as evidências necessárias ao estudo (Creswell & Creswell, 2021; Saunders, Lewis & Thornhill, 2023).
É a unidade central sobre a qual a investigação busca produzir conhecimento, como indivíduos, grupos, organizações, documentos, eventos ou outras unidades pertinentes ao problema estudado.
Corresponde ao conjunto de unidades que apresentam as características definidas para a investigação e ao qual se refere o interesse do estudo.
Quando a pesquisa envolve pessoas, são aquelas que efetivamente participarão do estudo e fornecerão dados ou outras evidências relacionadas ao fenômeno investigado.
A unidade de análise indica sobre quem ou o que a pesquisa pretende produzir conclusões; a população delimita o conjunto de interesse; e os participantes correspondem às pessoas que efetivamente integram a investigação, quando o estudo envolve seres humanos. Na próxima etapa, você aprenderá como a amostra se relaciona com essas definições.
Nem sempre é possível ou necessário investigar todas as unidades que compõem a população de interesse. Nesses casos, o pesquisador define quais unidades participarão efetivamente do estudo e estabelece uma estratégia de seleção coerente com os objetivos, a abordagem e o desenho da pesquisa (Creswell & Creswell, 2021; Saunders, Lewis & Thornhill, 2023).
Delimite o conjunto de unidades que apresentam as características relevantes para a investigação e ao qual se refere o interesse da pesquisa.
Defina critérios e uma estratégia de seleção compatíveis com o desenho metodológico, deixando claro por que determinadas unidades poderão integrar a investigação.
Quando houver amostragem, a amostra corresponde ao conjunto de unidades selecionadas para participar da investigação de acordo com os critérios e a estratégia estabelecidos pelo pesquisador.
A definição da amostra depende da finalidade e do desenho da pesquisa. Em estudos que buscam realizar inferências sobre uma população, aspectos como representatividade e procedimentos de seleção assumem especial importância. Em pesquisas qualitativas, a seleção pode priorizar casos ou participantes capazes de contribuir de maneira relevante para a compreensão aprofundada do fenômeno investigado (Creswell & Creswell, 2021; Patton, 2015).
Depois de delimitar quem ou o que poderá fazer parte da investigação, estabeleça critérios claros para determinar quais unidades são elegíveis para o estudo. Esses critérios devem decorrer do problema, dos objetivos e do desenho metodológico, evitando escolhas arbitrárias durante a seleção (Creswell & Creswell, 2021; Saunders, Lewis & Thornhill, 2023).
Identifique quais características tornam uma pessoa, caso, organização, documento ou outra unidade pertinente ao problema e aos objetivos da pesquisa.
Estabeleça previamente as condições que uma unidade deverá atender para ser considerada elegível para integrar a investigação.
Defina condições específicas que impeçam a inclusão ou permanência de determinadas unidades quando isso for metodologicamente necessário e justificável.
Verifique se cada critério possui uma justificativa metodológica e contribui para selecionar unidades capazes de fornecer evidências pertinentes à investigação.
Redija os critérios de maneira objetiva e verificável, evitando expressões vagas ou decisões que dependam apenas da avaliação subjetiva do pesquisador.
Critérios de inclusão e exclusão não devem ser criados apenas para reduzir o número de participantes ou unidades. Cada critério precisa possuir uma justificativa relacionada àquilo que a pesquisa pretende investigar.
Depois de delimitar a população e estabelecer os critérios de seleção, defina como as unidades que integrarão a pesquisa serão escolhidas. A estratégia de amostragem deve ser coerente com os objetivos, o desenho metodológico e o tipo de conclusão que a investigação pretende produzir. Diferentes estratégias oferecem possibilidades e limitações distintas para a seleção das unidades e para a interpretação dos resultados (Lohr, 2021; Patton, 2015).
Utiliza procedimentos de seleção em que as unidades da população possuem probabilidades conhecidas de serem selecionadas, permitindo fundamentar inferências estatísticas sobre a população quando o desenho amostral e as demais condições da pesquisa são adequados.
As unidades não são selecionadas por um mecanismo probabilístico conhecido. A escolha pode considerar critérios relacionados aos objetivos da pesquisa, características relevantes dos casos, disponibilidade ou outras condições previstas no desenho metodológico.
Não escolha uma estratégia apenas porque ela é mais simples ou conhecida. Considere que tipo de evidência será necessário produzir e quais conclusões o desenho da pesquisa permitirá sustentar.
Existem diferentes formas de selecionar as unidades de uma pesquisa. Conheça algumas das estratégias mais utilizadas e aprofunde posteriormente aquela que for compatível com o desenho do seu estudo.
As unidades são selecionadas por um mecanismo aleatório a partir da população definida, de acordo com o desenho amostral estabelecido.
A população é organizada em estratos relevantes para a pesquisa e a seleção é realizada considerando esses grupos conforme o plano amostral.
Os casos ou participantes são selecionados deliberadamente por apresentarem características ou experiências relevantes para os objetivos da investigação.
A seleção considera unidades acessíveis ao pesquisador. Sua utilização exige atenção às limitações que essa forma de seleção pode impor à interpretação e ao alcance dos resultados.
Não associe automaticamente pesquisa quantitativa à amostragem probabilística ou pesquisa qualitativa à amostragem não probabilística. A estratégia deve ser justificada pelo desenho, pelos objetivos e pelo tipo de evidência necessária à investigação.
Antes de prosseguir, verifique se o percurso metodológico planejado apresenta coerência com o problema e os objetivos da pesquisa, clareza na descrição das ações, sequência lógica e condições para ser efetivamente realizado (Kumar, 2019; Saunders, Lewis & Thornhill, 2023).
Os procedimentos planejados são adequados ao problema, aos objetivos e ao desenho metodológico da pesquisa?
A descrição permite compreender o que será realizado durante o desenvolvimento da investigação?
As ações estão organizadas em uma ordem compreensível e coerente com o percurso planejado para a pesquisa?
Cada procedimento possui uma função identificável e contribui para responder ao problema ou alcançar os objetivos da pesquisa?
O percurso planejado pode ser executado considerando o contexto da pesquisa, o tempo disponível, o acesso necessário e os recursos existentes?
Depois de escolher a estratégia de amostragem, é necessário definir quantas unidades, casos ou participantes integrarão a investigação. Não existe um tamanho de amostra adequado para todas as pesquisas: essa decisão depende dos objetivos, do desenho metodológico, da estratégia de seleção e do tipo de análise que será realizado (Lohr, 2021; Patton, 2015).
Quando a pesquisa exige estimação ou inferência estatística, o tamanho da amostra deve considerar parâmetros compatíveis com o desenho e com a análise planejada, em vez de ser definido apenas por conveniência.
Em pesquisas qualitativas, a adequação da seleção está relacionada à finalidade do estudo, às características dos participantes ou casos e à capacidade de produzir informações relevantes e suficientemente aprofundadas sobre o fenômeno investigado.
Em estudos de métodos mistos, as decisões de seleção e tamanho podem seguir lógicas distintas nos componentes quantitativo e qualitativo, conforme a função de cada um no desenho da pesquisa.
Evite escolher primeiro um número e depois tentar justificá-lo. Defina o tamanho ou a adequação da amostra a partir da finalidade da pesquisa, da estratégia de amostragem e das evidências necessárias para responder ao problema e alcançar os objetivos.
Observe como o problema e os objetivos construídos anteriormente orientam a definição de quem ou do que fará parte da investigação. As decisões sobre população, participantes, critérios de seleção e amostragem devem permanecer coerentes com aquilo que a pesquisa pretende investigar.
Identificar as competências necessárias aos professores universitários para a utilização da Inteligência Artificial no contexto educacional.
Descrever como essas competências contribuem para a integração da Inteligência Artificial às práticas pedagógicas.
Analisar os desafios e as oportunidades relacionados ao desenvolvimento dessas competências nas instituições públicas de ensino superior.
Propor recomendações para fortalecer o desenvolvimento das competências docentes voltadas à utilização da Inteligência Artificial.
Retome o problema e os objetivos da pesquisa e pergunte: quem poderá fornecer as evidências necessárias para compreender as competências docentes relacionadas à integração da Inteligência Artificial às práticas pedagógicas?
A investigação pretende produzir conhecimento sobre as competências mobilizadas pelos professores universitários na integração da Inteligência Artificial às práticas pedagógicas.
A população de interesse será constituída por professores universitários vinculados às instituições públicas de ensino superior delimitadas para a investigação.
Professores universitários vinculados às instituições selecionadas que possuam experiência com a utilização da Inteligência Artificial em atividades relacionadas às práticas pedagógicas.
Serão excluídos profissionais que não exerçam atividade docente no período definido para a investigação ou que não atendam aos critérios previamente estabelecidos para participação.
Para este exemplo, serão selecionados intencionalmente participantes que apresentem características e experiências relevantes para os objetivos da investigação.
A amostra será formada pelos professores que atenderem aos critérios definidos e forem selecionados de acordo com a estratégia de amostragem estabelecida para o estudo.
Os objetivos específicos começaram a ser transformados em ações metodológicas organizadas. O próximo passo será detalhar quem ou o que fará parte da investigação, como ocorrerá a seleção, como os dados serão coletados e como serão analisados. Essas decisões serão desenvolvidas nas próximas etapas do NeoPesquisa.
CRESWELL, John W.; CRESWELL, J. David. Projeto de Pesquisa: Métodos Qualitativo, Quantitativo e Misto. 6. ed. Porto Alegre: Penso, 2021.
SAUNDERS, Mark N. K.; LEWIS, Philip; THORNHILL, Adrian. Research Methods for Business Students. 9. ed. Harlow: Pearson, 2023.
LOHR, Sharon L. Sampling: Design and Analysis. 3. ed. Boca Raton: CRC Press, 2021.
PATTON, Michael Quinn. Qualitative Research & Evaluation Methods: Integrating Theory and Practice. 4. ed. Thousand Oaks: SAGE Publications, 2015.
Ilustração: Elaborada pelo autor com auxílio de Inteligência Artificial Generativa (OpenAI ChatGPT), 2026.
Última atualização: Agosto de 2026.