A condução de uma investigação envolve diversas etapas essenciais para alcançar o resultado desejado. Dentro desta metodologia, um elemento de vital importância é saber como determinar o tamanho da amostra para pesquisa. Neste artigo, vamos explicar como fazer isso.
O que é uma amostra populacional?
É um conjunto de elementos que representa o universo total, ou seja, uma fração do número total de indivíduos a serem avaliados. Estabelecer o tamanho dessa amostra é um processo crucial em qualquer investigação, pois permite realizar um estudo viável e credível, sempre de acordo com os objetivos do estudo e as características específicas de cada população.
Determinar o tamanho da amostra economiza recursos financeiros e humanos, além de reduzir significativamente o tempo necessário para conduzir a pesquisa, que pode abranger diversos tipos, como estudos de opinião ou pesquisas de mercado.
Importância do tamanho da amostra da pesquisa
O tamanho da amostra em uma pesquisa é fundamental para garantir a precisão e a validade dos resultados obtidos. Uma amostra adequada é essencial para generalizar as conclusões de um estudo para toda a população de interesse. Aqui estão algumas razões pelas quais o tamanho da amostra é importante:
Representatividade
Uma amostra grande e bem selecionada pode representar de forma precisa as características da população maior da qual foi extraída, garantindo que os resultados sejam aplicáveis de maneira geral.
Precisão estatística
Um tamanho de amostra adequado reduz a margem de erro amostral, permitindo estimativas mais precisas dos parâmetros populacionais, como médias e proporções.
Confiabilidade dos resultados
Amostras maiores tendem a produzir resultados mais estáveis e consistentes ao longo de diferentes amostragens, aumentando a confiança na validade dos resultados da pesquisa.
Eficiência de recursos
Determinar o tamanho adequado da amostra evita desperdício de recursos financeiros e humanos em estudos superdimensionados, ao mesmo tempo que garante que o estudo seja suficientemente poderoso para detectar efeitos reais.
Generalização dos resultados
Com uma amostra representativa, os resultados da pesquisa têm maior probabilidade de serem aplicáveis não apenas ao contexto específico estudado, mas também a contextos similares dentro da população maior.
Tipos de amostra de pesquisa
Existem diferentes tipos de amostras de pesquisa, cada uma adequada para diferentes contextos e métodos de coleta de dados. Aqui estão alguns dos tipos mais comuns de amostras de pesquisa:
- Amostra aleatória simples: Cada elemento da população tem uma chance igual de ser selecionado para a amostra. Isso é geralmente realizado através de métodos como sorteio aleatório.
- Amostra estratificada: A população é dividida em grupos ou estratos com características semelhantes. Em seguida, uma amostra aleatória simples é selecionada de cada estrato proporcionalmente à sua representação na população.
- Amostra por conglomerados: A população é dividida em grupos naturalmente existentes (conglomerados), como escolas ou bairros. Em seguida, alguns desses grupos são selecionados aleatoriamente e todos os indivíduos dentro dos grupos selecionados são incluídos na amostra.
- Amostra sistemática: Os elementos da população são selecionados de acordo com um padrão sistemático, como a cada k-ésimo elemento após um ponto de partida aleatório.
- Amostra por conveniência: Os elementos da amostra são selecionados com base na disponibilidade, conveniência ou acessibilidade. Este método é rápido e fácil, mas pode resultar em viés de seleção.
- Amostra quota: Similar à amostra estratificada, mas os elementos são selecionados não aleatoriamente para garantir que certos critérios (quotas) sejam atendidos, como idade, sexo, ou outras características demográficas.
Como determinar o tamanho da amostra para pesquisa?
Existem várias maneiras de determinar o tamanho de uma amostra, dependendo dos dados disponíveis. Por exemplo, se conhecemos o número total de indivíduos sobre os quais realizaremos o estudo (como o número de habitantes da cidade X), consideramos que há um universo finito.
Neste caso, abordaremos como calcular o tamanho ideal da amostra para esses tipos de universos. Para isso, podemos utilizar a fórmula proposta por Murray e Larry (2005):
Onde:
- nnn = é o tamanho da amostra populacional a ser obtida.
- NNN = é o tamanho da população total.
- σ\sigmaσ = representa o desvio padrão da população. Se esta informação não for conhecida, é comum utilizar um valor constante, geralmente 0,5.
- ZZZ = é o valor obtido através dos níveis de confiança. Existem dois valores comumente utilizados, dependendo do grau de confiança desejado: 2,58 para 99% de confiança e 1,96 para 95% de confiança.
- eee = representa o erro amostral aceitável, geralmente variando de 1% (0,01) a 9% (0,09), sendo 5% (0,05) o valor padrão utilizado na pesquisa.
Uma vez estabelecidos esses valores, eles são substituídos na fórmula para calcular o tamanho da amostra populacional correspondente ao universo finito determinado.
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