Uma pesquisa é uma valiosa ferramenta de avaliação na qual uma amostra é selecionada e a informação pode ser generalizada para uma população maior. Porém, há um elemento que você deve considerar: o intervalo de confiança.
A chave para a validade de qualquer pesquisa é a aleatoriedade. É essencial que os entrevistados sejam escolhidos aleatoriamente para que os resultados da pesquisa possam representar toda a população.
O grau em que a amostra representa a população é medido por duas estatísticas importantes: a margem de erro e o intervalo ou nível de confiança. Neste artigo apresentaremos detalhadamente em que consiste o segundo e o que você deve levar em consideração.
O que é o intervalo de confiança?
O intervalo de confiança global é a média de uma estimativa, tendo em conta a maior ou menor variação que possa existir dentro da estimativa. Esta é a faixa de valores esperada, com certa confiança, na qual os valores se enquadrarão.
Isso representa a probabilidade de um parâmetro populacional ficar entre um conjunto de valores por uma determinada proporção de vezes.
Na análise estatística, o nível de confiança mais comum é 95%, mas outros níveis como 90% e 99% também podem ser utilizados. Se você usar 95%, por exemplo, você acha que 95 em 100 vezes, a estimativa ficará dentro dos parâmetros do intervalo de confiança.
Importância da fórmula do intervalo de confiança
Estabelecer um intervalo de confiança é importante em termos de probabilidade e certeza. A fórmula exposta permite aos responsáveis por uma pesquisa estimar com alto grau de precisão o grau de reprodução dos resultados e expectativas.
Definir expectativas claras é uma parte importante da compreensão de como uma pesquisa é compreendida, como ela é aplicada e quão preciso pode ser um conjunto inicial de dados.
Etapas para calcular o intervalo de confiança
Para calcular o intervalo de confiança, três fatores devem ser levados em consideração:
- O tamanho da amostra da pesquisa.
- A taxa de amostragem (ou seja, a proporção da amostra em relação à população: uma amostra de 100 pessoas de uma população de 400 não dá a mesma precisão que uma amostra de 100 pessoas de uma população de 400.000).
- A distribuição das respostas: 50% satisfeitos não dá a mesma precisão que 80% satisfeitos.
Leve em consideração que um intervalo de confiança só pode ser calculado de forma eficiente se você tiver uma amostra aleatória da população.
Se a sua amostra não for verdadeiramente aleatória, você não poderá confiar nos intervalos. Amostras não aleatórias geralmente são o resultado de algum defeito no procedimento de amostragem.
Um exemplo desse defeito é ligar apenas para as pessoas durante o dia, e descartar quase todo mundo que trabalha. Para a maioria dos propósitos, não se pode presumir que a população não ativa represente com precisão toda a população (ativa e passiva).
Após calcular o intervalo de confiança, certifique-se de sempre interpretá-lo em palavras que todos possam entender para que os responsáveis possam tomar as decisões corretas.
Guia e exemplo de uso da fórmula de intervalo de confiança
Abaixo está um guia passo a passo para usar a fórmula do intervalo de confiança. Para este exemplo, usaremos uma amostra imaginária de pessoas que arremessam 100 lances livres.
1. Encontre o resultado médio
A primeira informação que você precisa é a média amostral. É o resultado médio de todos os participantes. Para encontrá-lo, some todas as pontuações e dívida pelo número de participantes.
Nossa amostra de arremessos realizados é 75, 80, 75, 80, 90, 75, 85, 75, 90, 80. Somando e dividindo pelo número total de arremessadores (10), obtemos 80,5.
Isso significa que, entre todos os atiradores, a pontuação média foi de 80,5. O intervalo de confiança calculará a certeza de que o mesmo número médio de disparos será obtido no próximo experimento.
2. Calcule o desvio padrão
Depois de encontrar a média amostral, devemos calcular o desvio padrão. Esta será a diferença com a média do tamanho da amostra.
Para encontrar o desvio padrão, você deve subtrair a média amostral de cada resultado individual e elevar ao quadrado cada resposta. Em seguida, você precisa somá-los todos e obter a raiz quadrada desse número. Este será o desvio padrão da amostra.
Para nosso conjunto de dados de exemplo, é assim: (75 – 80,5)² + (80 – 80,5)² + (75 – 80,5)² + (80 – 80,5)² + (90 – 80,5)² + (75 – 80,5) )² + (85 – 80,5)² + (75 – 80,5)² + (90 – 80,5)² + (80 – 80,5)² = 30,25 + 0,25 + 30,25 + 0,25 + 90,25 + 30,25 + 20,25 + 30,25 + 90,25 + 0,25 = 322,5 ÷ 10 arremessadores no total = 32,25.
3. Encontre o erro padrão e a margem de erro
Agora você pode usar a média amostral e o desvio padrão para calcular o erro padrão do seu estudo.
Este número representará o quão próxima a amostra representa da população total. Em nosso exemplo de lance livre, calculamos o erro padrão dividindo o desvio padrão pelo tamanho do estudo: 32,25/10 = 3,225.
Depois de calcular o erro padrão, você pode calcular facilmente a margem de erro. Isso mostra o quão confiante você pode estar ao realizar o mesmo experimento para toda a população.
Uma margem de erro maior significará menos confiança na reprodução dos resultados. Para encontrá-lo, multiplique o erro padrão por dois. Para nossos dados, isso se parece com: 3,225 x 2 = 6,45.
4. Insira os números
Depois de obter os números, você pode inseri-los na fórmula e calcular o intervalo de confiança. Assumiremos que o valor Z é 95% e, portanto, 0,95.
Intervalo de confiança (IC) = ‾X ± Z(S ÷ √n) = 80,5 ± 0,95(32,25 ÷ √10) = 80,5 ± 0,95(32,25 ÷ 3,16) = 80,5 ± 0,95(10,21) = 80,5 ± 9,70 = 90,2, 8 .
5. Analise os resultados
A fórmula do intervalo de confiança determina se os resultados têm probabilidade de se repetir em toda a população da amostra.
Uma confiança mais alta mostra uma probabilidade maior de repetição, enquanto uma confiança mais baixa mostra uma probabilidade menor de ver os mesmos resultados.
Com esses números, você pode obter uma imagem precisa dos limites dos resultados esperados ao executar novamente o experimento. Com isso, você pode analisar mudanças na população e nos dados de previsão.
Nosso intervalo de confiança para pessoas que arremessam lances livres ficou entre 90,2 e 70,8 lances livres realizados. Isso significa que o número médio de fotos tiradas deve ficar entre esses dois valores (com 95% de confiança) para toda a população
Exemplo de uso do intervalo de confiança
Uma pesquisa pode ter uma margem de erro de mais ou menos 3% com um nível de confiança de 95%.
Estes termos significam simplesmente que se o inquérito fosse realizado 100 vezes, os dados estariam dentro de um certo número de pontos percentuais acima ou abaixo da percentagem reportada em 95 dos 100 inquéritos.
Em outras palavras, a Empresa X pesquisa os clientes e descobre que 50% dos entrevistados afirmam que seu atendimento ao cliente é “muito bom”.
O nível de confiança é cotado como 95% mais ou menos 3%. Esta informação significa que se o inquérito fosse realizado 100 vezes, a percentagem de que o serviço é “muito bom” variaria entre 47 e 53 por cento na maioria das vezes (95 por cento).
Conclusão
Um bom desenho de pesquisa busca reduzir o erro de amostragem aplicando estatísticas a amostras aleatórias. Estas estatísticas representam o grau em que um investigador pode ter certeza de que a amostra do estudo é razoavelmente válida e confiável.
Com a fórmula do intervalo de confiança, você pode prever com precisão onde as pessoas cairão com base nos resultados anteriores e na sua confiança estimada.
Isto pode ajudar a prever muitas coisas, desde dados futuros até mudanças populacionais. Esperamos que este guia tenha ajudado você a descobrir algumas ideias importantes para sua próxima experiência.
Lembre-se que na QuestionPro temos múltiplas ferramentas para serviços personalizados de criação, distribuição, análise e pesquisa por amostragem. Ajudamos você a transformar dados em decisões em um instante.
