Quando se trata de realizar uma pesquisa, um dos primeiros e mais importantes passos é determinar o tamanho da amostra. Saber quantas pessoas ou elementos devem ser incluídos no seu estudo é fundamental para garantir que os resultados sejam representativos e confiáveis. Mas como calcular amostra correta?
Neste artigo, vamos explicar de forma simples e direta o passo a passo para calcular o tamanho ideal da amostra, levando em consideração fatores como margem de erro, confiança e a população total. Se você está pronto para entender os fundamentos dessa etapa crucial da pesquisa, continue lendo!
O que é uma amostra?
Uma amostra é um conjunto menor de dados que um pesquisador escolhe ou seleciona de uma população maior, utilizando um método de seleção predefinido. Esses elementos são conhecidos como pontos de amostra, unidades de amostragem ou observações.
Criar uma amostra é um método eficiente para conduzir pesquisas. Pesquisar toda a população é frequentemente impossível, custoso e demorado. Portanto, examinar a amostra oferece insights que o pesquisador pode aplicar a toda a população.
Por exemplo, se um fabricante de celulares deseja conduzir um estudo sobre recursos entre estudantes em universidades dos EUA, ele precisará realizar uma pesquisa para identificar quais recursos os estudantes usam, quais gostariam de ver e o preço que estão dispostos a pagar.
Essa etapa é essencial para entender quais recursos precisam ser desenvolvidos, quais devem ser atualizados, qual o preço ideal do dispositivo e qual a estratégia de entrada no mercado.
Em 2016/17, havia 24,7 milhões de estudantes matriculados em universidades nos EUA. Realizar uma pesquisa com todos esses estudantes seria impossível; o tempo e os custos envolvidos tornariam o estudo inviável.
Ao criar uma amostra de universidades por localização geográfica e, posteriormente, amostrar alunos dessas universidades, é possível obter um número grande o suficiente de participantes para a pesquisa.
Normalmente, em pesquisas de mercado, a população é enorme, e realizar uma enumeração completa é praticamente impossível. A amostra geralmente representa um tamanho administrável da população.
Os pesquisadores então coletam dados dessas amostras por meio de pesquisas, enquetes e questionários e extrapolam os resultados para a comunidade mais ampla.
Tipos de amostras
O processo de derivação de uma amostra é chamado de método de amostragem. A amostragem é uma parte essencial do design de pesquisa, pois é por meio dela que os dados quantitativos e qualitativos necessários para um estudo de pesquisa são coletados.
Os métodos de amostragem são classificados em duas abordagens principais: amostragem probabilística e amostragem não probabilística.
Amostragem probabilística
A amostragem probabilística é um método no qual os objetos são selecionados de uma população com base na teoria da probabilidade. Esse método garante que todos os membros da população tenham uma chance igual de serem selecionados. Portanto, não há viés no processo de seleção da amostra.
Em uma amostragem probabilística, qualquer pessoa da população pode ser incluída na pesquisa. Os critérios de seleção são definidos no início do estudo de pesquisa de mercado e são um componente importante para garantir a representatividade da amostra.
Exemplo de amostragem probabilística:
- Amostragem aleatória simples: Suponha que um pesquisador deseje estudar a satisfação de clientes de uma empresa. Ele seleciona aleatoriamente 100 clientes de uma lista com 1000. Cada cliente tem a mesma chance de ser escolhido para a amostra.
A amostragem probabilística pode ser classificada em quatro tipos distintos de amostras. Elas são:
Amostragem Aleatória Simples
A maneira mais direta de selecionar uma amostra é por meio da amostragem aleatória simples. Neste método, cada membro da população tem a mesma chance de participar do estudo. Os objetos dessa população amostral são escolhidos aleatoriamente, e todos têm a mesma probabilidade de ser selecionados.
Por exemplo, se o reitor de uma universidade quiser coletar feedback dos alunos sobre a percepção dos professores e o nível de educação, ele pode escolher aleatoriamente 100 alunos de um total de 1000. Todos os alunos têm a mesma chance de serem selecionados para a amostra.
Amostragem por Conglomerados
A amostragem por conglomerados é um tipo de método em que a população é dividida em grupos ou conglomerados iguais. Os conglomerados são identificados com base em parâmetros demográficos, como idade, localização, sexo, entre outros. Isso facilita a derivação de inferências práticas a partir do feedback.
Por exemplo, se o FDA quiser coletar dados sobre os efeitos colaterais de medicamentos, ele pode dividir os Estados Unidos em conglomerados como estados. Estudos são então administrados a respondentes nesses conglomerados, o que torna a coleta de dados mais eficiente e os insights mais fáceis de interpretar.
Amostragem Sistemática
A amostragem sistemática é um método em que o pesquisador escolhe respondentes a intervalos regulares de uma população. O processo envolve escolher um ponto de partida e, em seguida, selecionar respondentes com um intervalo predefinido.
Por exemplo, ao selecionar 1.000 voluntários para as Olimpíadas a partir de uma lista de inscrição de 10.000 pessoas, cada candidato é numerado de 1 a 10.000. Começando do número 1, o pesquisador seleciona cada décimo nome, formando assim uma amostra de 1.000 voluntários.
Amostragem Aleatória Estratificada
A amostragem aleatória estratificada divide a população respondente em grupos distintos com base em parâmetros específicos definidos durante o planejamento da pesquisa.
Nesse método, os respondentes não se sobrepõem, mas coletivamente representam toda a população. Por exemplo, um pesquisador que deseja analisar pessoas de diferentes origens socioeconômicas pode dividir os respondentes com base em faixas salariais. Dessa forma, forma-se grupos menores de pessoas ou amostras, e uma amostra de cada grupo pode ser selecionada para o estudo.
Metodologias de amostragem não probabilística
O método de amostragem não probabilística utiliza o critério do pesquisador para selecionar a amostra. Nesse tipo de amostragem, a seleção dos elementos é feita com base na capacidade do pesquisador ou estatístico de escolher os participantes.
Esse tipo de amostragem é geralmente empregado em pesquisas preliminares, cujo objetivo principal é derivar uma hipótese sobre o tema em questão. Ao contrário da amostragem probabilística, em que cada membro da população tem uma chance igual de ser selecionado, na amostragem não probabilística, a escolha dos elementos não é aleatória, e os parâmetros de seleção são conhecidos apenas após a amostra ser definida.
Esse método é útil quando a pesquisa visa obter uma compreensão inicial do problema, mas não necessariamente busca generalizar os resultados para toda a população.
A amostragem não probabilística pode ser classificada em quatro tipos distintos. São eles:
Amostragem de conveniência
Este tipo de amostragem é baseado na conveniência de acessar um respondente. Não há um método científico para derivar a amostra, e os pesquisadores geralmente não têm controle sobre a seleção dos elementos, que é feita com base na proximidade ou facilidade de acesso, e não na representatividade.
Esse método é comumente utilizado quando existem limitações de tempo e custo na coleta de dados. Por exemplo, pesquisadores realizando uma pesquisa em um shopping para avaliar a probabilidade de consumidores usarem uma fragrância específica podem selecionar participantes com base em sua proximidade com o ponto de pesquisa e disposição para participar.
Amostragem por julgamento ou propósito
Neste método, a seleção da amostra é feita com base no julgamento do pesquisador, que escolhe os indivíduos de acordo com a relevância para os objetivos do estudo.
Apenas os participantes que atendem aos critérios definidos pelo pesquisador são incluídos, enquanto os demais são excluídos. Por exemplo, se a pesquisa visa entender as preferências de universitários para um mestrado, a pergunta “Você gostaria de fazer seu mestrado?” pode ser feita, e todas as respostas que não forem “Sim” seriam excluídas do estudo.
Amostragem bola de neve
A amostragem bola de neve, também conhecida como amostragem de referência em cadeia, é uma técnica usada para recrutar participantes com características raras ou específicas. Os entrevistados iniciais indicam ou “passam a bola” para outros potenciais participantes, que, por sua vez, indicam mais pessoas.
Esse método é útil quando se trata de coletar informações sobre tópicos sensíveis ou difíceis de acessar, como doenças raras ou grupos de pessoas difíceis de identificar. Por exemplo, ao pesquisar sobre HIV/AIDS, os entrevistados podem referir outros indivíduos com experiência no tema, facilitando o recrutamento de mais participantes.
Amostragem de cota
Nesse método, o pesquisador seleciona a amostra com base em critérios específicos ou estratos definidos, garantindo que a amostra inclua uma diversidade de características dentro de certos limites.
No entanto, pessoas não podem ser incluídas em dois estratos diferentes. Por exemplo, ao estudar a percepção da geração Y sobre uma marca de calçados, o pesquisador pode selecionar exclusivamente mulheres dessa faixa etária para entender suas preferências específicas em relação ao conforto, preço e outros aspectos dos calçados femininos.
Antes de calcular, é necessário definir:
Antes de determinar o número de pessoas a serem incluídas na sua pesquisa, é importante considerar os seguintes fatores:
1. Objetivo da Pesquisa
- O que você espera alcançar com os resultados da pesquisa?
- Se você planeja usar os resultados para tomar uma grande decisão ou gerar um impacto significativo em uma população maior, o tamanho da amostra será fundamental.
- Caso o objetivo seja apenas entender as preferências de um grupo específico, o tamanho da amostra pode não ser tão crítico.
2. Diversidade
- Qual é a diversidade da população que você deseja estudar?
- Para populações homogêneas (com características semelhantes), pode ser suficiente uma amostra menor.
- Já para populações mais diversificadas, um tamanho de amostra maior será necessário para garantir que você tenha representatividade suficiente dos diferentes grupos.
3. Precisão
- Qual é a importância da precisão nos resultados?
- Se os resultados da pesquisa forem usados para tomar decisões significativas, como um grande investimento ou mudanças que afetarão uma população em geral, a precisão é crucial.
- Uma amostra maior ajudará a garantir que os resultados sejam mais precisos e confiáveis.
4. Taxa de Resposta
- Qual é a probabilidade de que os entrevistados respondam à pesquisa?
- Se você estima que apenas uma parte do público responderá (por exemplo, 50%), você precisará considerar essa taxa de resposta ao determinar o tamanho da amostra.
- Exemplo: Se você precisar de 100 respostas e espera uma taxa de resposta de 50%, você deve enviar a pesquisa para, pelo menos, 200 pessoas.
5. Público-alvo
- Quem são as pessoas que você está pesquisando?
- Se o público for específico e qualificado, você pode precisar de uma amostra menor. Por exemplo, se sua pesquisa for sobre a qualidade de vida em apartamentos de um prédio específico, o público será restrito, e o número de pessoas na amostra não precisa ser tão grande.
- Por outro lado, se você estiver coletando dados de uma população aleatória, um tamanho de amostra maior pode ser necessário para garantir que os dados sejam representativos.
Passo a passo para calcular amostra
Passo 1.
Determine o tamanho da população: Conheça o número total de pessoas que fazem parte do grupo que você deseja pesquisar.
Passo 2.
Escolha o nível de confiança: O nível de confiança indica a probabilidade de que os resultados da pesquisa sejam representativos da população. Os níveis comuns de confiança são 90%, 95% ou 99%.
Passo 3.
Determine a margem de erro: A margem de erro indica a quantidade de erro que você está disposto a tolerar nos resultados. Em pesquisas, a margem de erro comum é 5% (0,05).
Passo 4.
Calcule a variabilidade ou proporção esperada: Para uma pesquisa com uma variável binária (sim/não), a variabilidade pode ser estimada em 50% (0,5), pois essa proporção maximiza o tamanho da amostra necessário.
Passo 5.
Use a fórmula para o cálculo da amostra:A fórmula mais simples para calcular o tamanho da amostra (n) é
- N é o tamanho da população.
- Z é o valor Z correspondente ao nível de confiança (1,96 para 95% de confiança).
- p é a proporção esperada (geralmente 0,5 para máxima variabilidade).
- Eé a margem de erro desejada.
Ajuste conforme necessário: Se você estimar uma baixa taxa de resposta, aumente o tamanho da amostra para compensar a possível falta de participação.
Calculadora de tamanho de amostra para sua pesquisa
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