Tamanho da amostra

Quando se trata de pesquisa, o tamanho da amostra é um dos fatores mais cruciais que influenciam a qualidade e a confiabilidade dos resultados. Uma amostra bem dimensionada não apenas garante a representatividade dos dados, mas também minimiza a margem de erro, proporcionando uma base sólida para tomadas de decisão.

O que é o tamanho da amostra?

Uma pesquisa é realmente valiosa quando é confiável e representativa. Um dos fatores para conseguir isso é o tamanho da amostra, encontrar a nossa população ideal pode ser realmente difícil.

Uma amostragem é uma seleção dos entrevistados escolhidos que representam os membros da população. O tamanho da amostra é uma parcela significativa de toda população que atende às características da pesquisa, reduzindo custos e tempo.

Definir o tamanho da amostra antes de iniciar uma investigação é um princípio estatístico que nos ajuda a evitar preconceitos 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 de maneira correta, por isso é necessário levar em conta os objetivos e as circunstâncias em que a pesquisa é desenvolvida.

Uma amostra muito grande resultará na perda de recursos valiosos, como tempo e dinheiro, enquanto uma pequena amostra pode não fornecer informações confiáveis.

Então, qual tamanho deve ser uma amostra? Isso, sem dúvida, depende de quão precisos são os dados obtidos em sua pesquisa, o quão perto você quer que seja da população total.

O tamanho da amostra pode ser:

Representativa: Refere-se a todos os membros de um grupo de pessoas que tenham as mesmas oportunidades de participar da pesquisa.

Adequado: Refere-se ao tamanho da amostra deve ser obtido através de uma análise que permita resultados como a redução da 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 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, e como não sabemos a probabilidade do evento ocorrer, “p” e “q” seria 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 a nossa pesquisa do que ter muitas pessoas erradas que não nos fornecerão as informações de que precisamos.

Uma amostra representativa é composta por pessoas com interesses semelhantes ao nosso objeto de estudo, não tem que fazer, neste caso, com o tamanho.

O ideal é selecionar entrevistados de uma população representativa de forma aleatória, por exemplo, para selecionar todos os cinco membros de uma lista de usuários que são verdadeiramente representativos para nossa pesquisa.

Depois de ter a amostra certa, você precisa decidir o tamanho da amostra que deseja estudar. Quanto mais preciso você quiser, maior será o tamanho.

Se você quiser continuar aprofundando neste ponto, nós convidamos você a ler o nosso guia para aprender Como determinar o tamanho da amostra?

Margem de erro e nível de confiança

A margem de erroé a porcentagem de variação aceitável que existe nos resultados da investigação. É a maneira de aceitar que os dados não são absolutamente precisos

Geralmente as pesquisas são baseadas em informações obtidas de uma amostra da população, é lógico que um erro de amostragem possa ocorrer. Se 90% dos entrevistados responderam "Sim", enquanto 10% não responderam a 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.

Menor margem de erro requer um tamanho de amostra maior. Aumentar o tamanho da amostra aumenta o nível de confiança. Qual nível de confiança é necessário? Opções típicas são 90%, 95% ou 99%.

Quando fazemos uma investigação, devemos ter cuidado com as decisões que tomamos ao longo do caminho; Fazer um plano de ação ajuda a resolver, em grande medida, os problemas que podem surgir e a manter o rumo em direção aos seus objetivos.

Na preparação de um plano de ação, você deve determinar o tamanho da amostra que você usará na investigação.

Como usar o tamanho da amostra?

Ter o tamanho de uma amostra é apenas o começo, a próxima é aproveitar ao máximo seu potencial para obter dados valiosos que permitem tomar decisões melhores, entender seu mercado ou atender a qualquer objetivo.

Com o QuestionPro, você pode conduzir pesquisas e analisar os dados obtidos de sua amostra para começar a ativar ações que permitem concluir seu projeto. Comece agora mesmo!