Afinidade entre um Alvo e um Suporte 1) Indicador do grau de Adesão entre o Alvo e os contactados por um suporte. 2) Indicador que compara a percentagem do Alvo no Suporte com a percentagem do Alvo no Universo. 3) Indicador que compara a Audiência Média de um suporte num dado Alvo e no Universo O Índice de Afinidade compara a percentagem dos contactados por um suporte que pertencem ao alvo (Adesão) com a percentagem dos indivíduos do universo que pertencem ao alvo, de modo a saber-se em que grau o suporte em causa “atrai” ou “afasta” os indivíduos do alvo em estudo. Se, num dado alvo, a Audiência Média de um suporte é superior à Audiência Média do mesmo suporte no universo, então o referido suporte “atrai” mais o alvo em questão que a globalidade dos indivíduos.

Um ou mais indivíduos que vivem habitualmente no mesmo lar e compartilham as despesas domésticas.
Não são considerados agregados, conjuntos de indivíduos que, apesar de viverem no mesmo espaço e partilharem as despesas familiares, apenas estão nessa situação temporariamente, pertencendo a um outro lar; é o caso de lares de estudantes.

(Target/População Útil)
Conjunto de elementos de um dado universo, que se pretende estudar.
É geralmente definido por características sóciodemográficas, psicográficas, de posse de bens, comportamentos, etc.
Exemplo: Indivíduos do universo, pertencentes às classes A e B.

Frequentemente considera-se que a dimensão populacional de cada estrato (geográfico, etário, etc.) determina a dimensão da respectiva sub-amostra: um estrato com o dobro da população de outro, deveria ter o dobro da amostra. Como consequência, a amostra total a ser seleccionada seria distribuída pelos estratos na proporção directa do tamanho de cada estrato.
Podemos visualizar um exemplo na coluna de "Amostra proporcional" do quadro comparativo: o estrato B tem 30.8% da população, pelo que a respectiva amostra proporcional (em 1000) será de 308 indivíduos. No entanto a precisão de uma amostra não depende unicamente da dimensão da população, mas também da respectiva variabilidade.
A variabilidade de um estrato é elevada, quando os seus elementos têm características muito heterogéneas. Tal situação implica que um estrato com maior variância poderá levar à selecção de um maior número de unidades amostrais, quando comparado com um estrato com a mesma dimensão populacional mas menor variância (maior homogeneidade).

Resumindo:
• Quanto maior o estrato, maior a amostra respectiva
• Quanto maior a variabilidade dentro de um estrato, maior a respectiva amostra
O segundo princípio pode resumir-se do seguinte modo:

Este método optimiza a amostra aplicada a um universo estratificado pelo que também é frequentemente apelidado de distribuição estratificada optimizada.
Este princípio geral da teoria da amostragem tem aplicação prática em várias situações, de onde se inclui os comportamentos de consumo.
A nível geográfico, por exemplo, os estratos mais urbanos apresentam comportamentos de consumo mais heterogéneos que os estratos com maior índice de rura-lidade, pelo que a uma amostragem desproporcional permite obter dados mais rigorosos, através de uma sobre-amostragem nas regiões Marktest mais urbanas.
• Se a população de um estrato apresentar uma elevada homogeneidade de consumo será necessário um menor número de observações para abarcar as diferentes situações dessa população.
• Na situação inversa, se a população de um estrato apresentar uma elevada heterogeneidade, é importante aumentar a respectiva amostra para melhor abarcar o leque de situações variadas aí existentes.

Ponderação dos dados
A aplicação de uma amostragem desproporcional, em comparação com uma distribuição proporcional, reduz a margem de erro de cada estrato, mas implica que o cálculo conjunto de dois ou mais estratos tenha que ser sujeito a uma calibragem (aplicação de ponderadores) na fase do tratamento de dados. Por exemplo: o grupo B do quadro representa 30.8% do universo, mas um valor superior (37.2%) na amostra desproporcional.
Dessa forma, cada estrato contribuirá para os resultados segundo o peso real e não segundo o peso amostral. Este, como já se viu atrás, poderá não corresponder.
A fórmula de obtenção dos factores de ponderação será a seguinte:

Número ou percentagem de indivíduos que escutaram uma estação, no período de um dia, independentemente do tempo despendido.

Número ou percentagem de indivíduos que foram ao cinema na última semana. Corresponde ao número ou percentagem de indivíduos que contactaram com a última edição de um dado suporte (véspera para diários, última semana para semanários, etc.).

Exemplo 1: Se um jornal semanário tiver 15% de Audiência média, num dado período de 3 meses, significa que, em média, cada edição foi contactada por 15% do universo ou alvo. Audiência provável, em cada unidade de tempo, de um determinado período horário (no caso do Bareme Rádio a unidade de medida é de 5 minutos). Por outras palavras: audiência ponderada (pelo tempo de audição) do conjunto de indivíduos que escutaram uma estação, num determinado período horário.

Exemplo: Se um programa, com a duração de 1 hora obtém 5% de audiência média - esse valor resulta do cálculo da média de audiências do conjunto dos 60 minutos - então, em qualquer momento, há a probabilidade de 5% do universo ou alvo contactar com o referido programa.

Número ou percentagem de indivíduos que foram ao cinema, pelo menos uma vez, nos últimos 30 dias.