Uma pesquisa é verdadeiramente valiosa quando é confiável e representativa. Um dos fatores para conseguir isso é o tamanho da amostra. Encontrar nossa população ideal pode ser muito difícil. É por isso que hoje conheceremos diversos aspectos que você deve considerar para obter a amostra correta para sua pesquisa.
O que é uma amostra?
Uma amostra é uma seleção de entrevistados escolhidos e que representam a população total. O tamanho da amostra é uma parcela significativa da população que atenda às características da pesquisa, reduzindo custos e tempo.
Saber determinar o tamanho da amostra antes de iniciar uma investigação é um princípio estatístico que nos ajuda a evitar vieses na interpretação dos resultados obtidos.
Como calcular o tamanho da amostra?
O tamanho da amostra de uma pesquisa é muito importante para poder realizar uma investigação corretamente, por isso devem ser levados em consideração os objetivos e as circunstâncias em que a investigação é realizada. Lembre-se de que o objetivo é que as pessoas respondam à pesquisa e forneçam os dados que você procura.
Uma amostra muito grande resultará na perda de recursos valiosos, como tempo e dinheiro, enquanto uma amostra pequena pode não fornecer informações confiáveis.
Então, qual deve ser o tamanho de uma amostra? Isso depende, sem dúvida, de quão precisos você precisa que os dados obtidos em sua pesquisa sejam, quão próximos você deseja que eles estejam dos dados da população total.
O tamanho da amostra pode ser:
- Representativo: Refere-se a todos os membros de um grupo de pessoas que têm as mesmas oportunidades de participar na investigação.
- Adequado: Refere-se ao fato de que o tamanho da amostra deve ser obtido por meio de uma análise que permita resultados como a redução da margem de erro.
Exemplo:
Se você quiser fazer pesquisas dentro de uma universidade que oferece 10 cursos diferentes e cada um tem 700 alunos, não vai querer fazer 7.000 pesquisas, será o suficiente determinar o tamanho da amostra. No entanto, devemos considerar a margem de erro.
Exemplo de como calcular o tamanho finito da amostra
É hora de aprender como determinar o tamanho da amostra por meio de um cálculo de tamanho 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
Suponha que sejamos solicitados a calcular o tamanho para uma população de 543.098 consumidores de uma marca de bebidas energéticas, onde o pesquisador atribui um nível de confiança de 95% e uma margem de erro de 3%. Onde a probabilidade “p” do evento é desconhecida.
Com base neste exemplo e na nossa fórmula, o “N” será 543.098, o nosso Z será 1,96 (lembre-se de que o pesquisador atribuiu um nível de confiança de 95%) e “e” será 3%. E como nosso exemplo diz que a probabilidade do evento ocorrer é desconhecida, atribuímos 50% a “p” e 50% a “q”.
O resultado do tamanho da nossa amostra seria: 1.065,2, e teria que ser arredondado, já que estamos falando de pessoas.
Exemplo de como calcular o tamanho infinito da amostra
Caso seja necessário calcular o tamanho da amostra de uma população desconhecida, onde o pesquisador precisa de um nível de confiança de 95%, uma margem de erro de 3%, e a probabilidade “p” do evento em estudo é desconhecida, siga a seguinte fórmula:
Onde “Z” é o intervalo de confiança ao quadrado, neste caso, pede-se que seja 95%, o que indica que seria 1,96 ao quadrado. Como não sabemos a probabilidade do evento ocorrer, “p” e “q” seriam 50%. Insira a margem de erro conforme solicitado ao quadrado. O resultado seria 1067,11, que também devemos arredondar.
Para calcular de forma mais rápida e fácil o número de participantes que você precisa em sua próxima pesquisa, convidamos você a usar nossa calculadora de exemplo para agilizar esse processo.
Como posso ter uma amostra representativa e adequada?
É muito melhor ter as pessoas certas para responder ao nosso inquérito do que ter um grande número de pessoas erradas que não nos vão dar a informação de que necessitamos.
Uma amostra representativa é composta por pessoas com interesses semelhantes ao nosso objeto de estudo, não tem nada a ver, neste caso, com tamanho.
O ideal é poder selecionar respondentes de uma população representativa de forma aleatória, por exemplo, selecionar cada quinto membro de uma lista de e-mails de usuários que sejam verdadeiramente representativos para nossa pesquisa.
Depois de ter a amostra apropriada, você deve decidir o tamanho da amostra que deseja estudar. Quanto mais preciso você quiser, maior deverá ser o tamanho.
Margem de erro e nível de confiança
A margem de erro é o percentual de variação aceitável que existe nos resultados da pesquisa. É a forma de aceitar que os dados não são absolutamente exatos ou precisos.
Geralmente, os inquéritos baseiam-se em informações obtidas a partir de uma amostra da população, sendo lógico que possa ocorrer erro amostral.
Se 90% dos entrevistados responderam “Sim”, enquanto 10% não responderam à pesquisa, é uma margem de erro; poderíamos dizer “bom”, ter 50-50 ou 45-55.
Normalmente, a margem de erro pode ser controlada escolhendo uma amostra aleatória e aumentando o tamanho da amostra, infelizmente, o orçamento pode se tornar uma limitação.
Uma margem de erro menor requer um tamanho de amostra maior. Aumentar o tamanho da amostra aumenta o nível de confiança. Que nível de confiança é necessário? As opções típicas são 90%, 95% ou 99%.
Quando fazemos investigação, devemos ter cuidado com as decisões que tomamos ao longo do caminho. Fazer um plano de ação ajuda muito a resolver problemas que possam surgir e a permanecer no caminho certo em direção aos seus objetivos.
Ao desenvolver um plano de ação, você deve determinar o tamanho da amostra que utilizará na pesquisa. Como calcular o tamanho da amostra para uma pesquisa? É uma decisão importante, não a tome levianamente e certifique-se de fazê-la bem, caso contrário, pode influenciar negativamente nos seus resultados.
Calculadora de tamanho de amostra para sua pesquisa
Com nossa calculadora, você poderá medir de forma rápida e eficaz o tamanho da amostra da sua próxima pesquisa. Certamente, usá-la permitirá que você economize muito tempo. Tire o máximo proveito dela e use-a sempre que necessário.
Como usar nossa calculadora de amostra?
Usar nossa calculadora é bem fácil. No entanto, gostaríamos de compartilhar as seguintes dicas e notas para que você entenda completamente todo o processo por trás dessa ferramenta útil e quase mágica.
Etapas para usar nossa calculadora de tamanho de amostra
- Escolha seu nível de confiança preferido. O mais comum é 95%.
- Introduza a porcentagem da margem de erro que você gostaria de usar. A mais comum é 5%. Inclua apenas o número, não precisa adicionar o “%”.
- Defina a população total para seu estudo.
- Clique em Calculate, e pronto! O resultado será exibido na caixa abaixo.
Lembre-se que a amostra será representativa porque terá margem e nível de confiança adequados, então siga as sugestões a seguir:
- Determine o nível de confiança que você gostaria de obter. Esse é o grau de certeza (ou probabilidade) em termos de porcentagem com que se pretende estimar um parâmetro por meio de uma estatística amostral. O nível de confiança mais efetivo e comum é 95%.
- Selecione a margem de erro de amostragem, que é um indicador da confiabilidade do estudo e da precisão dos seus resultados. A margem de erro é colocada como uma porcentagem que indica como os resultados estão dentro de uma porcentagem aproximada dos valores obtidos. Geralmente é 5% ou menos.
- Defina a população total, você pode obter ajuda de dados oficiais da sua comunidade, ou um número aproximado. Por exemplo, Bogotá, Colômbia, tem 7743955 habitantes de acordo com o censo de 2018.
Se você definir a calculadora de amostra para um nível de confiança de 95%, uma margem de erro de 5% e uma população total de 7743955, o tamanho da amostra seria 385. Agora, vamos detalhar esses conceitos um pouco mais:
A margem de erro ou intervalo de confiança
A margem de erro, também chamada de intervalo de confiança , é o número negativo ou positivo que geralmente é relatado no resultado de uma pesquisa.
Por exemplo, se você definir a margem de erro como 4 e 47% da sua amostra escolher uma resposta, você pode ter certeza de que se tivesse formulado a pergunta para toda a população, de 43% (47% – 4) a 51% (47% + 4) teriam escolhido essa resposta.
Nível de confiança
O nível de confiança é a frequência com que a porcentagem real da população escolheria uma resposta específica. Um nível de confiança de 95% significa que você pode ter 95% de certeza; um nível de confiança de 99% significa que você pode ter 99% de certeza. A maioria dos pesquisadores usa um nível de confiança de 95%.
Por exemplo, se você perguntar a uma amostra de 1.000 pessoas em uma cidade quais são suas preferências em termos de refrigerante, e 60% disserem que é a marca A, você pode ter certeza de que 40% a 80% das pessoas na cidade preferem essa marca, mas não pode ter tanta certeza de que 59% a 61% das pessoas na cidade preferem essa marca.
Três fatores ajudam a determinar a confiança da sua pesquisa:
- Tamanho da amostra
- Porcentagem ou variabilidade
- População total
Tamanho da amostra
Quanto maior o tamanho da amostra, mais certeza se pode ter de que as respostas representam a população. Isso significa que, para um determinado nível de confiança, quanto maior a amostra, menor a margem de erro (ou intervalo de confiança).
No entanto, essa relação não é linear. Em outras palavras, dobrar o tamanho da amostra não reduzirá pela metade a margem de erro.
Porcentagem ou variabilidade
A precisão também depende da porcentagem da amostra que escolhe uma resposta em particular. Se 99% da sua amostra disse “Sim” e 1% “Não”, a probabilidade de erro é remota, independentemente do tamanho da amostra. No entanto, se as porcentagens forem 51% e 49%, respectivamente, a probabilidade de erro é maior.
Ao determinar o tamanho da amostra para um determinado nível de precisão, você deve usar a pior porcentagem possível (50%). Além disso, você deve usar essa porcentagem ao determinar um nível geral de precisão para uma determinada amostra.
Para determinar a margem de erro de uma resposta específica na sua amostra, você pode usar a porcentagem escolhendo essa resposta e obtendo um intervalo mais estreito.
Em pesquisa, é comum optar pela opção de máxima variabilidade, especialmente quando não há antecedentes para um sujeito. Para esses casos, um valor padrão de p=q=0,5 ou 50%.
População total
É improvável saber o tamanho exato de uma população específica. No entanto, isso não é um problema. As probabilidades matemáticas nos mostram que a população total é irrelevante, a menos que o tamanho da amostra exceda uma pequena porcentagem da população total que você está pesquisando.
Isso significa que uma amostra de 500 pessoas é igualmente útil para pesquisar um estado de 15.000.000 ou uma cidade de 100.000.
O cálculo do intervalo de confiança infere que você tem uma amostra populacional aleatória e confiável.
Se sua amostra não for realmente aleatória, você não pode confiar nesses intervalos. Amostras que não são aleatórias geralmente são resultado de um erro ou limitação no procedimento de amostragem.
Um exemplo desse erro seria chamar as pessoas para suas casas durante o dia e deixar de lado qualquer um que não esteja em casa (como a maioria dos trabalhadores do mundo). Você não pode assumir que os não trabalhadores (ou trabalhadores em casa) representam com precisão uma população inteira.
Como usar o tamanho da amostra?
Ter um tamanho de amostra é apenas o começo; o próximo passo é aproveitar todo o seu potencial para obter dados valiosos que lhe permitam tomar melhores decisões, compreender o seu mercado ou cumprir qualquer que seja o seu objetivo.
Com QuestionPro, você tem à disposição vários métodos de distribuição de pesquisas para obter as respostas que procura. Além disso, poderá analisar os dados obtidos da sua amostra para começar a ativar ações que lhe permitam concluir seu projeto. Comece agora!
Crie a sua conta gratuita e conheça as diversas funções que temos disponíveis. Ou, se tiver um projeto de investigação em preparação, solicite uma demonstração e um consultor responderá a todas as suas questões.
