Raramente é possível ouvir todo mundo. Por isso a pesquisa trabalha com uma amostra, um subconjunto que representa o todo.

Conceitos básicos

Técnicas: entrevista em profundidade, grupo focal (focus group), observação.
Responde a: por quê? como? o que sente?
Limite: os resultados não podem ser generalizados em percentuais para toda a população.

População (ou universo): o conjunto completo que se quer estudar, por exemplo, todos os moradores de 18 a 60 anos de um município.
Amostra: a parte da população efetivamente pesquisada.
Unidade amostral: quem responde — pessoa, domicílio ou empresa.

Amostragem probabilística (aleatória)

Todos os elementos da população têm chance conhecida e diferente de zero de serem escolhidos. É a única que permite calcular margem de erro e generalizar resultados.

Aleatória simples: sorteio direto a partir de uma lista completa.
Sistemática: sorteia-se o primeiro e depois se pega um a cada k elementos.
Estratificada: divide-se a população em estratos (faixa etária, bairro, sexo) e sorteia-se dentro de cada um, respeitando as proporções.
Por conglomerados: sorteiam-se grupos inteiros, como quarteirões ou escolas, e pesquisam-se seus integrantes.

Amostragem não probabilística

A seleção depende do julgamento do pesquisador. É mais barata e rápida, mas não permite calcular margem de erro.

Por conveniência: quem estiver disponível.
Por julgamento: perfis escolhidos de propósito.
Por quotas: preenchem-se cotas por perfil, sem sorteio.
Bola de neve: um respondente indica o próximo, útil para públicos raros.

Enquete em rede social é amostra por conveniência: serve para explorar, nunca para afirmar percentuais sobre a população.