Uma amostra <\/a>\u00e9 uma sele\u00e7\u00e3o de entrevistados escolhidos e que representam a popula\u00e7\u00e3o total. O tamanho da amostra \u00e9 uma parcela significativa da popula\u00e7\u00e3o que atenda \u00e0s caracter\u00edsticas da pesquisa, reduzindo custos e tempo.<\/p>\n\n\n\n Saber determinar o tamanho da amostra antes de iniciar uma investiga\u00e7\u00e3o \u00e9 um princ\u00edpio estat\u00edstico que nos ajuda a evitar vieses na interpreta\u00e7\u00e3o dos resultados obtidos.<\/p>\n\n\n\n O tamanho da amostra de uma pesquisa \u00e9 muito importante para poder realizar uma investiga\u00e7\u00e3o corretamente, por isso devem ser levados em considera\u00e7\u00e3o os objetivos e as circunst\u00e2ncias em que a investiga\u00e7\u00e3o \u00e9 realizada. Lembre-se de que o objetivo \u00e9 que as pessoas respondam \u00e0 pesquisa e forne\u00e7am os dados que voc\u00ea procura.<\/p>\n\n\n Uma amostra muito grande resultar\u00e1 na perda de recursos valiosos, como tempo e dinheiro, enquanto uma amostra pequena pode n\u00e3o fornecer informa\u00e7\u00f5es confi\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n Ent\u00e3o, qual deve ser o tamanho de uma amostra? Isso depende, sem d\u00favida, de qu\u00e3o precisos voc\u00ea precisa que os dados obtidos em sua pesquisa sejam, qu\u00e3o pr\u00f3ximos voc\u00ea deseja que eles estejam dos dados da popula\u00e7\u00e3o total.<\/p>\n\n\n\n O tamanho da amostra pode ser:<\/p>\n\n\n\n Exemplo:<\/p>\n\n\n\n Se voc\u00ea quiser fazer pesquisas dentro de uma universidade que oferece 10 cursos diferentes e cada um tem 700 alunos, n\u00e3o vai querer fazer 7.000 pesquisas, ser\u00e1 o suficiente determinar o tamanho da amostra. No entanto, devemos considerar a margem de erro.<\/p>\n\n\n\n \u00c9 hora de aprender como determinar o tamanho da amostra por meio de um c\u00e1lculo de tamanho amostral. <\/p>\n\n\n Seu n\u00edvel de confian\u00e7a corresponde a uma pontua\u00e7\u00e3o Z. Este \u00e9 um valor constante necess\u00e1rio para esta equa\u00e7\u00e3o. Aqui est\u00e3o as pontua\u00e7\u00f5es Z para os n\u00edveis de confian\u00e7a mais comuns:<\/p>\n\n\n\n Suponha que sejamos solicitados a calcular o tamanho<\/a> para uma popula\u00e7\u00e3o de 543.098 consumidores de uma marca de bebidas energ\u00e9ticas, onde o pesquisador atribui um n\u00edvel de confian\u00e7a de 95% e uma margem de erro de 3%. Onde a probabilidade “p” do evento \u00e9 desconhecida.<\/p>\n\n\n\n Com base neste exemplo e na nossa f\u00f3rmula, o “N” ser\u00e1 543.098, o nosso Z ser\u00e1 1,96 (lembre-se de que o pesquisador atribuiu um n\u00edvel de confian\u00e7a de 95%) e “e” ser\u00e1 3%. E como nosso exemplo diz que a probabilidade do evento ocorrer \u00e9 desconhecida, atribu\u00edmos 50% a “p” e 50% a “q”.<\/p>\n\n\n\n O resultado do tamanho da nossa amostra seria: 1.065,2, e teria que ser arredondado, j\u00e1 que estamos falando de pessoas.<\/p>\n\n\n\n Caso seja necess\u00e1rio calcular o tamanho da amostra de uma popula\u00e7\u00e3o<\/a> desconhecida, onde o pesquisador precisa de um n\u00edvel de confian\u00e7a de 95%, uma margem de erro de 3%, e a probabilidade “p” do evento em estudo \u00e9 desconhecida, siga a seguinte f\u00f3rmula:<\/p>\n\n\n Onde \u201cZ\u201d \u00e9 o intervalo de confian\u00e7a ao quadrado, neste caso, pede-se que seja 95%, o que indica que seria 1,96 ao quadrado. Como n\u00e3o sabemos a probabilidade do evento ocorrer, \u201cp\u201d e \u201cq\u201d seriam 50%. Insira a margem de erro conforme solicitado ao quadrado. O resultado seria 1067,11, que tamb\u00e9m devemos arredondar.<\/p>\n\n\n\n Para calcular de forma mais r\u00e1pida e f\u00e1cil o n\u00famero de participantes que voc\u00ea precisa em sua pr\u00f3xima pesquisa, convidamos voc\u00ea a usar nossa calculadora de exemplo para agilizar esse processo.<\/p>\n\n\n\n \u00c9 muito melhor ter as pessoas certas para responder ao nosso inqu\u00e9rito do que ter um grande n\u00famero de pessoas erradas que n\u00e3o nos v\u00e3o dar a informa\u00e7\u00e3o de que necessitamos.<\/p>\n\n\n\n Uma amostra representativa<\/a> \u00e9 composta por pessoas com interesses semelhantes ao nosso objeto de estudo, n\u00e3o tem nada a ver, neste caso, com tamanho.<\/p>\n\n\n\n O ideal \u00e9 poder selecionar respondentes de uma popula\u00e7\u00e3o representativa de forma aleat\u00f3ria, por exemplo, selecionar cada quinto membro de uma lista de e-mails de usu\u00e1rios que sejam verdadeiramente representativos para nossa pesquisa.<\/p>\n\n\n\n Depois de ter a amostra apropriada, voc\u00ea deve decidir o tamanho da amostra que deseja estudar. Quanto mais preciso voc\u00ea quiser, maior dever\u00e1 ser o tamanho.<\/p>\n\n\n\n A margem de erro <\/a>\u00e9 o percentual de varia\u00e7\u00e3o aceit\u00e1vel que existe nos resultados da pesquisa. \u00c9 a forma de aceitar que os dados n\u00e3o s\u00e3o absolutamente exatos ou precisos.<\/p>\n\n\n\n Geralmente, os inqu\u00e9ritos baseiam-se em informa\u00e7\u00f5es obtidas a partir de uma amostra da popula\u00e7\u00e3o, sendo l\u00f3gico que possa ocorrer erro amostral.<\/p>\n\n\n\n Se 90% dos entrevistados responderam \u201cSim\u201d, enquanto 10% n\u00e3o responderam \u00e0 pesquisa, \u00e9 uma margem de erro; poder\u00edamos dizer \u201cbom\u201d, ter 50-50 ou 45-55.<\/p>\n\n\n\n Normalmente, a margem de erro pode ser controlada escolhendo uma amostra aleat\u00f3ria e aumentando o tamanho da amostra, infelizmente, o or\u00e7amento pode se tornar uma limita\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Uma margem de erro menor requer um tamanho de amostra maior. Aumentar o tamanho da amostra aumenta o n\u00edvel de confian\u00e7a. Que n\u00edvel de confian\u00e7a \u00e9 necess\u00e1rio? As op\u00e7\u00f5es t\u00edpicas s\u00e3o 90%, 95% ou 99%.<\/p>\n\n\n\n Quando fazemos investiga\u00e7\u00e3o, devemos ter cuidado com as decis\u00f5es que tomamos ao longo do caminho. Fazer um plano de a\u00e7\u00e3o ajuda muito a resolver problemas que possam surgir e a permanecer no caminho certo em dire\u00e7\u00e3o aos seus objetivos.<\/p>\n\n\n\n Ao desenvolver um plano de a\u00e7\u00e3o, voc\u00ea deve determinar o tamanho da amostra que utilizar\u00e1 na pesquisa. Como calcular o tamanho da amostra para uma pesquisa? \u00c9 uma decis\u00e3o importante, n\u00e3o a tome levianamente e certifique-se de faz\u00ea-la bem, caso contr\u00e1rio, pode influenciar negativamente nos seus resultados.<\/p>\n\n\n\n Com nossa calculadora, voc\u00ea poder\u00e1 medir de forma r\u00e1pida e eficaz o tamanho da amostra da sua pr\u00f3xima pesquisa. Certamente, us\u00e1-la permitir\u00e1 que voc\u00ea economize muito tempo. Tire o m\u00e1ximo proveito dela e use-a sempre que necess\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n Usar nossa calculadora \u00e9 bem f\u00e1cil. No entanto, gostar\u00edamos de compartilhar as seguintes dicas e notas para que voc\u00ea entenda completamente todo o processo por tr\u00e1s dessa ferramenta \u00fatil e quase m\u00e1gica.<\/p>\n\n\n\n Lembre-se que a amostra ser\u00e1 representativa porque ter\u00e1 margem e n\u00edvel de confian\u00e7a adequados, ent\u00e3o siga as sugest\u00f5es a seguir:<\/p>\n\n\n\n Se voc\u00ea definir a calculadora de amostra para um n\u00edvel de confian\u00e7a de 95%, uma margem de erro de 5% e uma popula\u00e7\u00e3o total de 7743955, o tamanho da amostra seria 385. Agora, vamos detalhar esses conceitos um pouco mais:<\/p>\n\n\n\n A\u00a0margem de erro, tamb\u00e9m chamada de\u00a0intervalo de confian\u00e7a<\/em>\u00a0, \u00e9 o n\u00famero negativo ou positivo que geralmente \u00e9 relatado no resultado de uma pesquisa.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, se voc\u00ea definir a margem de erro como 4 e 47% da sua amostra escolher uma resposta, voc\u00ea pode ter certeza de que se tivesse formulado a pergunta para toda a popula\u00e7\u00e3o, de 43% (47% – 4) a 51% (47% + 4) teriam escolhido essa resposta.<\/p>\n\n\n\n O n\u00edvel de confian\u00e7a \u00e9 a frequ\u00eancia com que a porcentagem real da popula\u00e7\u00e3o escolheria uma resposta espec\u00edfica. Um n\u00edvel de confian\u00e7a de 95% significa que voc\u00ea pode ter 95% de certeza; um n\u00edvel de confian\u00e7a de 99% significa que voc\u00ea pode ter 99% de certeza. A maioria dos pesquisadores usa um n\u00edvel de confian\u00e7a de 95%.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Por exemplo, se voc\u00ea perguntar a uma amostra de 1.000 pessoas em uma cidade quais s\u00e3o suas prefer\u00eancias em termos de refrigerante, e 60% disserem que \u00e9 a marca A, voc\u00ea pode ter certeza de que 40% a 80% das pessoas na cidade preferem essa marca, mas n\u00e3o pode ter tanta certeza de que 59% a 61% das pessoas na cidade preferem essa marca.<\/p>\n\n\n\n Tr\u00eas fatores ajudam a determinar a confian\u00e7a da sua pesquisa:<\/p>\n\n\n\n Quanto maior o tamanho da amostra, mais certeza se pode ter de que as respostas representam a popula\u00e7\u00e3o. Isso significa que, para um determinado n\u00edvel de confian\u00e7a, quanto maior a amostra, menor a margem de erro (ou intervalo de confian\u00e7a).<\/p>\n\n\n\n No entanto, essa rela\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 linear. Em outras palavras, dobrar o tamanho da amostra n\u00e3o reduzir\u00e1 pela metade a margem de erro.<\/p>\n\n\n\n A precis\u00e3o tamb\u00e9m depende da porcentagem da amostra que escolhe uma resposta em particular. Se 99% da sua amostra disse \u201cSim\u201d e 1% \u201cN\u00e3o\u201d, a probabilidade de erro \u00e9 remota, independentemente do tamanho da amostra. No entanto, se as porcentagens forem 51% e 49%, respectivamente, a probabilidade de erro \u00e9 maior.<\/p>\n\n\n\n Ao determinar o tamanho da amostra para um determinado n\u00edvel de precis\u00e3o, voc\u00ea deve usar a pior porcentagem poss\u00edvel (50%). Al\u00e9m disso, voc\u00ea deve usar essa porcentagem ao determinar um n\u00edvel geral de precis\u00e3o para uma determinada amostra.<\/p>\n\n\n\n Para determinar a margem de erro de uma resposta espec\u00edfica na sua amostra, voc\u00ea pode usar a porcentagem escolhendo essa resposta e obtendo um intervalo mais estreito.<\/p>\n\n\n\n Em pesquisa, \u00e9 comum optar pela op\u00e7\u00e3o de m\u00e1xima variabilidade, especialmente quando n\u00e3o h\u00e1 antecedentes para um sujeito. Para esses casos, um valor padr\u00e3o de p=q=0,5 ou 50%.<\/p>\n\n\n\n \u00c9 improv\u00e1vel saber o tamanho exato de uma popula\u00e7\u00e3o espec\u00edfica. No entanto, isso n\u00e3o \u00e9 um problema. As probabilidades matem\u00e1ticas nos mostram que a popula\u00e7\u00e3o total \u00e9 irrelevante, a menos que o tamanho da amostra exceda uma pequena porcentagem da popula\u00e7\u00e3o total que voc\u00ea est\u00e1 pesquisando.<\/p>\n\n\n\n Isso significa que uma amostra de 500 pessoas \u00e9 igualmente \u00fatil para pesquisar um estado de 15.000.000 ou uma cidade de 100.000.<\/p>\n\n\n\n O c\u00e1lculo do intervalo de confian\u00e7a infere que voc\u00ea tem uma amostra populacional aleat\u00f3ria e confi\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n Se sua amostra n\u00e3o for realmente aleat\u00f3ria, voc\u00ea n\u00e3o pode confiar nesses intervalos. Amostras que n\u00e3o s\u00e3o aleat\u00f3rias geralmente s\u00e3o resultado de um erro ou limita\u00e7\u00e3o no procedimento de amostragem.<\/p>\n\n\n\n Um exemplo desse erro seria chamar as pessoas para suas casas durante o dia e deixar de lado qualquer um que n\u00e3o esteja em casa (como a maioria dos trabalhadores do mundo). Voc\u00ea n\u00e3o pode assumir que os n\u00e3o trabalhadores (ou trabalhadores em casa) representam com precis\u00e3o uma popula\u00e7\u00e3o inteira.<\/p>\n\n\n\n Ter um tamanho de amostra \u00e9 apenas o come\u00e7o; o pr\u00f3ximo passo \u00e9 aproveitar todo o seu potencial para obter dados valiosos que lhe permitam tomar melhores decis\u00f5es, compreender o seu mercado ou cumprir qualquer que seja o seu objetivo.<\/p>\n\n\n\n Com QuestionPro<\/a>, voc\u00ea tem \u00e0 disposi\u00e7\u00e3o v\u00e1rios m\u00e9todos de distribui\u00e7\u00e3o de pesquisas para obter as respostas que procura. Al\u00e9m disso, poder\u00e1 analisar os dados obtidos da sua amostra para come\u00e7ar a ativar a\u00e7\u00f5es que lhe permitam concluir seu projeto. Comece agora!<\/p>\n\n\n\n Crie a sua conta gratuita e conhe\u00e7a as diversas fun\u00e7\u00f5es que temos dispon\u00edveis. 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![\"\"](\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2015\/08\/Quantas-pessoas-devem-ter-minha-amostra-819x1024.png\")
<\/figure><\/div>\n\n\n\n
\n
Exemplo de como calcular o tamanho finito da amostra<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2015\/08\/como-calcular-o-tamanho-finito-da-amostra.png\")
<\/figure><\/div>\n\n\n\n
Exemplo de como calcular o tamanho infinito da amostra<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2015\/08\/Como-calcular-o-tamanho-finito-da-amostra-1.png\")
<\/figure><\/div>\n\n\nComo posso ter uma amostra representativa e adequada?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Margem de erro e n\u00edvel de confian\u00e7a<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Calculadora de tamanho de amostra para sua pesquisa<\/h2>\n\n\n\n
Como usar nossa calculadora de amostra?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Etapas para usar nossa calculadora de tamanho de amostra<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\n
\n
A margem de erro ou intervalo de confian\u00e7a<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
N\u00edvel de confian\u00e7a<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
\n
Tamanho da amostra<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Porcentagem ou variabilidade<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Popula\u00e7\u00e3o total<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Como usar o tamanho da amostra?<\/strong><\/h2>\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2015\/08\/Melhores-prticas-para-calcular-o-tamanho-da-amostra.jpg\")
<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n