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Para participar da coleta Survey/Servqual para mensuração da satisfação, os indivíduos da amostra deveriam ser clientes pessoa física (PF) encarteirados nos Escritórios de Negócios Exclusivos do Banco do Brasil situados no estado do Rio Grande do Sul.

A população-alvo ou universo, que é a totalidade de indivíduos que possuem as mesmas características definidas para este estudo, foi composto por 15.000 clientes. No Rio Grande do Sul, até o final de 2017, funcionavam dois Escritórios de Negócios Exclusivos, sediados nas cidades de Porto Alegre e Caxias do Sul. Cada um, era composto por 15 carteiras com até 800 clientes cada uma. Isso totalizava cerca de 12.000 clientes atendidos em cada um desses escritórios e 24.000 no Estado. Todavia, precisa-se considerar outros aspectos em relação à população da

pesquisa. Um deles é a dinâmica de preenchimento das carteiras, devido à possibilidade permanente de exclusão ou ingresso de clientes, por diversos motivos, a saber: solicitação do cliente, perda da condição/requisitos básicos, falecimento, encerramento dos negócios com o banco, dentre outras. Verifica-se que o preenchimento total das carteiras dificilmente se mantém. Além disso, nem todos possuem e-mail cadastrado. Como consequência, considerou-se, para determinação da população, a quantidade de 500 clientes por carteira, totalizando 7.500 por escritório e 15.000 somando-se os dois, ou seja, a população considerada foi de 15.000 clientes.

Um censo, que envolveria a coleta de dados de todos os membros de uma população, seria o ideal, mas esta situação específica não seria exequível, além de dispendiosa e extremamente demorada. Por isso, optou-se por uma amostra representativa e relativamente pequena da população, adequadamente selecionada, que gerasse conclusões e informações suficientemente precisas para serem usadas nas decisões administrativas. A amostragem foi aleatória simples, probabilística e não-estratificada, pois não foram considerados níveis, subníveis ou extratos dentro da população, sendo os elementos/clientes escolhidos aleatoriamente sem atribuição de nenhuma segmentação ou conglomerado. Apenas foram selecionados clientes que possuíam e-mail cadastrado. Procurou-se evitar a formação de uma amostra de conveniência, com a remessa da pesquisa apenas a clientes que tivessem relacionamento com o pesquisador, obtendo assim um maior rigor científico. Segundo Pereira (2006), a amostra é a parte da população ou o universo selecionado de acordo com uma regra. A DIREC (Diretoria de Clientes do Banco do Brasil) definiu como única regra para esta pesquisa o envio de 1500 questionários, sendo 750 para cada um dos escritórios de negócios objetos deste estudo, ou seja, uma amostra de 10% da população considerada. Todavia, para obtenção de resultados mais relevantes na pesquisa, o ideal teria sido em torno de 1500 respondentes, ou seja, 10% da população.

A definição do tamanho da amostra é um procedimento complexo, pois muitos fatores precisam ser levados em consideração simultaneamente. O desafio é obter um equilíbrio aceitável entre esses diversos fatores, que incluem variabilidade dos elementos da população alvo, o tipo de amostra exigido, o tempo disponível, o orçamento, o nível de precisão desejado, a intenção de se generalizar ou não as descobertas e o grau de segurança de tal generalização.

No cálculo do tamanho da amostra, segundo Doane e Seward (2014), é necessária uma avaliação do volume de risco que se está disposto a assumir de que as respostas do questionário não serão tão precisas devido ao fato de não se estar questionando a população inteira. Então, duas variáveis precisam ser estabelecidas: a margem de erro e o nível de confiança.

O nível de certeza de que as respostas refletem as opiniões da população é chamada de margem de erro. Nesta pesquisa, estabeleceu-se que 90% da amostra estaria satisfeita com o modelo digital dos escritórios do BB e uma margem de erro de 10% adicionou 10% a cada lado deste número, resultando que, na verdade, de 80% a 100% da amostra está satisfeita. 5% é a margem de erro utilizada com maior frequência, mas é possível escolher valores entre 1% e 10% como margem de erro, dependendo do questionário. Não é recomendado elevar a margem de erro acima de 10%.

Já o nível de certeza que se precisa ter de que a amostra retrata com precisão a população é chamada de nível de confiança ou segurança, ou seja, a probabilidade de que a amostra selecionada seja refletida nos resultados obtidos. O cálculo foi feito da seguinte maneira: se selecionadas mais 30 amostras aleatoriamente da população, quantas vezes os resultados obtidos na primeira amostra seriam significativamente diferentes das outras 30 amostras? Foi estabelecido um nível de confiança de 90%, o que significa obter os mesmos resultados em 90% das vezes. 95% é o nível de confiança utilizado com mais frequência e reduzir o nível de confiança abaixo de 90% não é recomendado.

Assim, considerando-se uma margem de erro de 10% e um nível de confiança de 90%, seriam necessários 120 (cento e vinte) respondentes válidos para que fossem viáveis inferências aceitáveis à população definida.

Sabe-se que a totalidade dos clientes que recebem um questionário não irá respondê-lo. Segundo Doane e Seward (2014), a porcentagem de pessoas que de fato respondem um questionário quando o recebem é chamada de taxa de resposta. Estimar a taxa de resposta ajuda a determinar o número total de questionários a enviar para obter o número necessário de questionários respondidos. Taxas de resposta oscilam de acordo com uma variedade de fatores tais como: a relação do pesquisador com o público alvo, o tamanho e a complexidade do questionário e até mesmo o assunto.