Estatística amostragem, são a mesma coisa? Embora “Estatística” e “Amostragem” estejam interligadas e frequentemente utilizadas juntas, elas representam conceitos distintos na análise de dados.
O que é estatística amostragem?
Estatística refere-se ao campo amplo que abrange a coleta, organização, análise, interpretação e apresentação de dados. Ela engloba uma variedade de métodos e técnicas, desde estatísticas descritivas básicas até modelos estatísticos complexos para inferência e previsão.
Já a amostragem é um processo específico dentro do campo da estatística. Envolve a seleção de uma parte representativa de uma população maior para análise e estudo, como mencionado anteriormente.
A amostragem é fundamental para a aplicação prática da estatística, permitindo que os pesquisadores coletem dados de forma eficiente e façam inferências sobre a população com base nesses dados amostrais. É sobre ela que vamos falar neste artigo!
O que é tamanho da amostra?
“Tamanho da amostra” é um termo usado em pesquisas de mercado para definir o número de indivíduos incluídos na realização da pesquisa. Os pesquisadores selecionam sua amostra com base em dados demográficos, como idade, gênero ou localização geográfica, podendo ser vaga ou específica.
Por exemplo, você pode querer saber a opinião de pessoas com idade entre 18 e 25 anos sobre o seu produto. Ou pode ser necessário que sua amostra resida apenas nos Estados Unidos, abrangendo uma ampla gama populacional. O número total de indivíduos em uma amostra específica é o seu tamanho.
O que é a determinação do tamanho da amostra?
A determinação do tamanho da amostra é o processo de escolher o número correto de observações ou pessoas de um grupo maior para utilizar em uma amostra.
O objetivo ao determinar o tamanho da amostra é assegurar que ela seja suficientemente grande para fornecer resultados estatisticamente válidos e estimativas precisas dos parâmetros populacionais, mas ao mesmo tempo pequena o bastante para ser gerenciável e econômica.
Em muitos estudos, não é viável nem útil obter informações de todos os membros da população de interesse. Em vez disso, os pesquisadores selecionam uma amostra de pessoas ou eventos que seja representativa do todo para estudar. A precisão e a exatidão dos resultados frequentemente dependem do tamanho da amostra.
A determinação de um tamanho de amostra estatisticamente significativo depende de diversos fatores, como o tamanho da população, a precisão desejada nas estimativas, o nível de confiança nos resultados, a probabilidade de que a população seja heterogênea e os recursos disponíveis, incluindo tempo e dinheiro, para conduzir o estudo.
As técnicas estatísticas são frequentemente empregadas para determinar o tamanho adequado da amostra para um determinado tipo de estudo e questão de pesquisa.
Por que é necessário determinar o tamanho da amostra?
Imagine-se como um pesquisador de mercado, planejando enviar um questionário para compreender o sentimento do público em relação a um novo celular que está prestes a lançar. O objetivo é antecipar o sucesso ou o fracasso do telefone antes do seu lançamento.
Digamos que você tenha escolhido a população de Nova York, que conta com cerca de 8,49 milhões de habitantes. Utilizando uma fórmula para determinação do tamanho da amostra, você seleciona 500 indivíduos que se enquadram nos requisitos do seu painel de consumidores. As respostas obtidas podem ajudar a prever a reação do público em relação ao novo produto.
No entanto, determinar o tamanho da amostra vai além de simplesmente distribuir sua pesquisa para o maior número de pessoas possível. Um tamanho de amostra estimado muito grande pode resultar em desperdício de recursos, tempo e dinheiro.
Por outro lado, uma amostra muito pequena pode não fornecer insights suficientes, levando a resultados inconclusivos.
Quais são os termos utilizados em relação ao tamanho da amostra?
Antes de avançarmos para a determinação do tamanho da amostra, é importante entender os seguintes termos:
Tamanho da população
O tamanho da população refere-se ao número de indivíduos que se enquadram em seu grupo demográfico específico. Por exemplo, se você deseja coletar informações sobre médicos residentes na América do Norte, o tamanho da população seria o número total de médicos na região.
No entanto, é importante ressaltar que o tamanho da população nem sempre precisa ser extremamente grande. Populações menores também podem fornecer resultados precisos, desde que a representatividade seja adequadamente considerada.
Nível de confiança
O nível de confiança indica a certeza com que você pode afirmar que seus dados são precisos. Geralmente expresso em porcentagem, está relacionado ao intervalo de confiança. Por exemplo, se o seu nível de confiança for de 90%, isso significa que seus resultados têm uma precisão de aproximadamente 90%.
Margem de erro (intervalo de confiança)
Em pesquisas, é impossível obter uma precisão absoluta. A margem de erro indica até que ponto os resultados da pesquisa podem se desviar do verdadeiro valor da população.
Ela descreve a distância razoável entre os resultados da pesquisa e o valor real da população. Lembre-se de que, se precisar de ajuda com essas informações, pode utilizar nossa calculadora de margem de erro.
Desvio padrão
O desvio padrão é uma medida da dispersão de um conjunto de dados em relação à sua média. Ele quantifica a variabilidade absoluta de uma distribuição. Quanto maior a dispersão ou variabilidade, maior será o desvio padrão, indicando uma maior magnitude de desvio.
Por exemplo, após o envio da sua pesquisa, você pode se perguntar sobre a quantidade de variação esperada nas respostas. Essa variação é representada pelo desvio padrão.
Fórmula de cálculo do tamanho da amostra – determinação do tamanho da amostra
Com todos os termos necessários definidos, é hora de aprender como determinar o tamanho da amostra utilizando uma fórmula de cálculo amostral.
Seu nível de confiança corresponde a uma pontuação Z. Este é um valor constante necessário para esta equação. Aqui estão as pontuações z para os níveis de confiança mais comuns:
- 90% – Pontuação Z = 1,645
- 95% – Pontuação Z = 1,96
- 99% – Pontuação Z = 2,576
Se você escolher um nível de confiança diferente, diversas ferramentas online poderão ajudá-lo a encontrar sua pontuação.
Tamanho de amostra necessário = (pontuação Z)² * StdDev * (1 – StdDev) / (margem de erro)²
Aqui está um exemplo de como a matemática funciona, supondo que você escolheu um nível de confiança de 90%, desvio padrão de 0,6 e uma margem de erro (intervalo de confiança) de +/- 4%:
((1,64)² x 0,6(0,6)) / (0,04)²
(2,68 x 0,36) / 0,0016
0,9648 / 0,0016
= 603
São necessários 603 entrevistados, e este se torna o tamanho da sua amostra.
Como o tamanho da amostra é determinado?
Determinar o tamanho adequado da amostra para a sua pesquisa é uma das questões mais comuns enfrentadas pelos pesquisadores ao iniciar um estudo de mercado.
Felizmente, calcular o tamanho da amostra não é tão difícil, especialmente se você se lembrar das lições de estatística do ensino médio. Antes de calcular o tamanho da sua amostra, é essencial ter os seguintes aspectos em mente:
Metas e objetivos
O que você espera alcançar com a pesquisa? Pretende generalizar os resultados para toda uma população ou apenas entender as opiniões de um grupo específico? Está tomando uma grande decisão ou apenas buscando orientação?
Se você está planejando generalizar os resultados para uma população maior, é crucial garantir que sua amostra seja representativa e balanceada. Por outro lado, se estiver interessado apenas nas preferências, o tamanho da amostra pode ser menos crítico.
Por exemplo, ao pesquisar proprietários de residências nos EUA sobre os custos de resfriamento no verão, é importante considerar as diferenças climáticas regionais para obter resultados precisos.
Nível de precisão
Quão próximos você deseja que os resultados da pesquisa estejam do valor real se todos responderem? Se a pesquisa for decisiva para gastos significativos, a precisão do tamanho da amostra se torna crucial. Quanto mais precisa você precisar ser, maior deverá ser a amostra para representar a população de forma adequada.
Por exemplo, se a sua população for pequena, talvez seja mais eficaz pesquisar toda a população em vez de usar uma amostra.
Nível de confiança
O nível de confiança representa o risco associado à pesquisa. Quanto risco você está disposto a aceitar? Os intervalos de confiança são fundamentais aqui. Que porcentagem de confiança você deseja ter – 98%, 95%?
Compreender o impacto do nível de confiança na determinação do tamanho da amostra é crucial, pois ele afeta diretamente a quantidade de conclusões necessárias para obter resultados precisos. Isso pode influenciar a duração e os custos da pesquisa.
Variabilidade populacional
Quanta variabilidade existe na sua população? Se estiver pesquisando um tópico amplo entre consumidores, é provável que haja muitas variações, exigindo uma amostra maior para obter uma imagem precisa. No entanto, se a população tiver características semelhantes, a variabilidade será menor e a amostra poderá ser menor.
Por exemplo, ao pesquisar sobre tecnologia automotiva, o público-alvo pode ser pessoas que dirigem carros com menos de cinco anos de uso.
Taxa de resposta
Você deseja que todos respondam à pesquisa, mas isso nem sempre é possível. A taxa de resposta depende do envolvimento da população com o seu produto, serviço ou marca. Quanto maior a taxa de resposta, maior será o nível de envolvimento da população.
Por exemplo, ao enviar uma pesquisa sobre a qualidade das comodidades locais de apartamentos, é essencial garantir que o público-alvo seja realmente composto por proprietários ou inquilinos de apartamentos.
Considerações específicas do público
Além da variabilidade na população, é essencial garantir que sua amostra inclua apenas pessoas relevantes para os resultados desejados. Um dos maiores erros na determinação do tamanho da amostra é negligenciar o público-alvo real.
Por exemplo, se estiver pesquisando sobre as preferências de tecnologia automotiva, é essencial limitar a amostra aos motoristas que podem ser potenciais compradores.
Depois de entender seus objetivos, variáveis populacionais e considerações específicas do público, você pode calcular o tamanho da amostra. Usar uma fórmula para determinar o tamanho da amostra é um bom ponto de partida para obter resultados precisos.
Após calcular o tamanho da amostra, você precisará de um software confiável de pesquisa de mercado para coletar e analisar as respostas com precisão. Isso garantirá que você possa transformar os dados brutos em insights valiosos para apoiar suas decisões de negócios.
Conclusão
Na determinação do tamanho da amostra, é essencial que o plano de análise estatística leve em consideração cuidadosa o nível de significância, o tamanho do efeito e o tamanho da amostra.
Os pesquisadores devem equilibrar a significância estatística com considerações práticas e éticas, como praticidade e custo. Um estudo bem planejado, com um tamanho de amostra adequado, pode aumentar significativamente a probabilidade de obter resultados estatisticamente significativos.
Para alcançar os objetivos da pesquisa, pode ser necessário empregar diversos métodos para aumentar a taxa de resposta, tais como:
- Ampliar a lista de destinatários da pesquisa.
- Utilizar vários canais de distribuição, como SMS, site e e-mails, para alcançar um público mais amplo.
- Enviar lembretes aos participantes para completarem a pesquisa.
- Oferecer incentivos, como participação em sorteios ou descontos, para estimular a conclusão da pesquisa.
- Simplificar as perguntas da pesquisa, considerando a estrutura da mesma. Quanto mais fácil for completar a pesquisa, maior será a probabilidade de as pessoas responderem.
- Reduzir o número de perguntas em pesquisas longas, para aumentar a taxa de resposta.
A calculadora de tamanho de amostra do QuestionPro é uma ferramenta útil para encontrar o tamanho de amostra adequado para sua pesquisa, com base no nível de confiança desejado, na margem de erro e no tamanho da população.
