5.3.1 Universo de estudo
O universo de estudo integra a população, com idade igual ou superior a 15 anos de idade, residente na NUT III Beiras e Serra da Estrela nos termos do descrito no Regulamento (UE) 868/2014 da Comissão, de 8 de agosto de 2014 (UE 2014), caraterizada de acordo com os dados dos Censos 2011-Resultados definitivos.
A escolha dos residentes, de entre os vários stakehorders, justifica-se pelo facto de estes serem atores fundamentais no processo de desenvolvimento dos territórios. O universo não incidiu a população total residente na região BSE, mas apenas a população residente com idade igual ou superior a 15 anos. A decisão de proceder a esta seleção, também utilizada em outros estudos (Barros, 2011; Guerreiro et al, 2008), baseia-se no facto de os menores de 15 anos terem poucos conhecimentos ou ainda não terem uma opinião formada sobre a região Beiras e Serra da Estrela, designadamente ao nível do processo de desenvolvimento da atividade turística na região e, ainda, pelo facto de os mais velhos (maiores de 15 anos) serem mais capazes de percecionarem os impactos do turismo no território em estudo. A Tabela 5.9 apresenta alguns elementos, repartidos por idade e género, relativos ao universo do estudo, desagregado pelas três sub-regiões.
Tabela 5.9 - Universo de estudo por sub-região, segundo o grupo etário e o género (2011)
Sub-regiões Grupo etário Género Total
15 - 24 25 - 64 ≥ 65 M F N % BIN 9 987 52 526 29 895 43 432 48 976 92 408 44,30 CB 8 596 46 482 22 180 36 535 40 723 77 258 37,03 SE 4 306 22 030 12 609 18 181 20 764 38 945 18,67 BSE 22 889 121 038 64 684 98 148 110 463 208 611 100,00 Fonte: INE (2012b).
Da Tabela 5.9 constata-se que 58% dos elementos do universo de estudo têm idade compreendida entre os 25 e os 64 anos, 53% são do género feminino, cerca de 44,3% habitam na sub-região BIN, 37% na sub-região CB e, por último, 18,7% na sub-região SE.
5.3.2 Amostra final
Sendo impossível fazer um estudo exaustivo de todos os membros da população residente, por ausência de recursos, nomeadamente financeiros, temporais e humanos e, ainda, por impossibilidade prática, procedeu-se, como é habitual neste tipo de estudos, à seleção de uma amostra representativa desse universo.
As técnicas de amostragem probabilística, processo em que todos os elementos da população têm igual probabilidade de virem a ser escolhidos (Reis e Moreira, 1993), não se afiguraram viáveis neste contexto. Ao contrário destas, nas técnicas de amostragem não probabilística, os indivíduos têm diferentes probabilidades de virem a ser escolhidos, pois os inquiridos são muitas vezes escolhidos segundo determinados critérios (género, idade, nível de escolaridade, entre outros). Dada a dificuldade em obter uma listagem que contemplasse todos os elementos da população-alvo optou-se por recorrer a um método não probabilístico.
Dos dois procedimentos não probabilísticos mais vulgarmente utilizados (amostragem por conveniência e amostragem por quotas) optou-se pela amostragem por quotas. Esta decisão
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visíveis, na medida em que se reduz a subjetividade, a conveniência e interferência do investigador junto do inquirido e na seleção da amostra. Segundo Hill e Hill (2008), o método de amostragem por quotas é melhor do que o da amostragem simplesmente por conveniência, na medida em que, neste último, os casos escolhidos são os casos facilmente disponíveis. A Tabela 5.10 descreve o processo de amostração utilizado no estudo empírico.
Tabela 5.10 - Processo de amostragem por quotas 1º Passo – Universo a inquirir
O preenchimento das quotas teve como referência os dados definitivos dos Censos 2011, realizado pelo INE, isto é, a população com 15 ou mais anos de idade residente na NUT III Beiras e Serra da Estrela, num total de 208.611 residentes. Assim, na definição do universo a inquirir, impôs-se que essa seria constituída pela população residente, de todos os concelhos da NUT III em estudo, com ou mais de quinze anos de idade. Esta especificação é importante, na medida em que permite conhecer as perceções daqueles que, em princípio, já detêm sensibilidade, maturidade e capacidade de perceção.
2º Passo – Dimensão da amostra
Não existindo em estudos anteriormente realizados informação estatística das medidas de tendência central, como a média e o desvio-padrão, para o universo de estudo, tornou-se necessário o cálculo da dimensão adequada da amostra, valor que foi calculado com a aplicação da seguinte fórmula (Reis e Moreira; 1993):
( )
N p p Z D p p n ) 1 ( ) 1 ( 2 2 − + − =onde “p” é a proporção de indivíduos a incluir na amostra, “D” é o nível de precisão do estudo, “Z” é o valor de distribuição normal para um dado nível de confiança e “N” é a dimensão da população de interesse (universo).
3º Passo – Calculo da dimensão da amostra
Segundo a metodologia expressa no segundo passo e a atribuição de valores a cada uma das variáveis obteve-se uma amostra de 384 inquéritos. Neste cálculo p, D, Z e N tomaram os seguintes valores: i) p, proporção de indivíduos a incluir na amostra, coincidindo a hipótese mais pessimista com valor de 50% , valor adotado;
ii) D, erro da amostragem: a regra geral é considerar o erro de 5%;
iii) Z, valor da estatística da normal reduzida: o valor habitual é aquele que corresponde a um nível de significância de 5% ou um nível de confiança de 95%, razão pelo qual se adotou o valor de ± 1,96. iv) N, dimensão do universo: o número de habitantes da região das BSE é de 208.611 residentes, segundo os dados definitivos dos Censos 2011.
4º Passo – Distribuição da amostra pelos concelhos de residência
Seguindo-se uma estratificação proporcional, o primeiro foi determinar o peso da população de cada concelho na população total, para a seguir adotar este valor e multiplica-lo pelo valor de 384 indivíduos da amostra, segundo essa lógica de proporcionalidade.
Fonte: Elaboração própria.
Na aplicação da técnica de amostragem por quotas teve-se em conta os critérios: do concelho de residência, do género e do grupo etário dos residentes. O primeiro critério a aplicar foi o
concelho de residência. A Tabela 5.11 apresenta o peso dos residentes de cada concelho no universo em estudo e o correspondente peso percentual por concelhos. Da multiplicação deste valor por 384 membros da amostra sai o número de inquéritos a levar a cabo em cada um dos concelhos.
Tabela 5.11 - Universo e a amostra final do estudo, por concelhos
Concelhos da região das BSE
Universo do estudo Amostra final População residente
≥ 15 anos (2011) % Número de inquéritos %
Almeida 6 650 3,2 12 3,2
Belmonte 6 051 2,9 11 2,9
Celorico da Beira 6 755 3,2 12 3,2
Covilhã 45 428 21,8 84 21,8
Figueira de Castelo Rodrigo 5 588 2,7 10 2,7
Fornos de Algodres 4 447 2,1 8 2,1 Fundão 25 779 12,4 48 12,3 Gouveia 12 557 6,0 23 6,0 Guarda 36 708 17,6 68 17,6 Manteigas 3 087 1,5 6 1,5 Meda 4 680 2,2 9 2,2 Pinhel 8 627 4,1 16 4,1 Sabugal 11 540 5,5 21 5,5 Seia 21 941 10,5 40 10,5 Trancoso 8 773 4,2 16 4,2 BSE 208 611 100 384 100
Fonte: Elaboração própria.
O Apêndice 1 contempla a distribuição da amostra final depois de efetuada a estratificação por concelho, género e grupo etário. A Tabela 5.12 apresenta a o número de inquéritos a aplicar em cada uma das sub-regiões das Beiras e Serra da Estrela, correspondentes às antigas NUT III.
Tabela 5.12 - Número de inquéritos a aplicar por sub-região
Sub-regiões Inquéritos a aplicar
N %
Beira Interior Norte 170 44,27
Cova da Beira 143 37,24
Serra da Estrela 71 18,49
Total 384 100,00
Fonte: Elaboração própria.
Convém referir que a determinação da amostra através de métodos não probabilísticos implica a não generalização dos resultados e conclusões para toda a população total (inferência). Desta forma, tudo aquilo que for referenciado considera-se no âmbito da
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publicados em revistas da especialidade. De facto, é comum investigações deste tipo recorrerem frequentemente a amostras não probabilísticas, muitas delas definidas por conveniência, o que pode implicar alguma manipulação dos resultados com todas as consequências daí inerentes.