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Se você busca coletar dados quantitativos, será necessário um grande número de respostas para diminuir a margem de erro. Porém, se você busca dados qualitativos, é melhor que a pesquisa seja aplicada em uma amostra menor, pois essa amostragem responderá com mais detalhes e você fará uma análise de dados mais complexa.
Mas afinal, você sabe como calcular quantos respondentes você precisa em sua amostra?

Use a calculadora de amostra de respondente grátis da QuestionPro e descubra.




Calculadora de amostragem


Nível de Confiança: 95% 99%
Margem de erro:
População:




   
 


Amostra ideal:



Como usar a calculadora


Te ensinaremos como definir os valores que você utilizará para calcular a amostragem:


Nível de confiança

O nível de confiança representa a frequência com que a porcentagem real da população que escolheria uma resposta faz parte do intervalo de confiança. Em outras palavras, quanto de certeza você tem de que determinado resultado será alcançado ainda que você aplique a mesma pesquisa para amostras diferentes.
O mais comum é 95%.


Margem de erro

A margem de erro, é o intervalo em que o resultado pode variar. Por exemplo, suponha que você optou por usar uma margem de erro de 2% em uma pesquisa de investigação de mercado. Ao observar que 54% da população prefere a alternativa B, você saberá que em realidade esse número varia entre 52% e 56%. Dessa forma, é mais fácil de se comprometer com resultados que não são exatos.

Existem 3 fatores que determinam o intervalo de confiança:


  • Tamanho da amostra
  • Porcentagem
  • Tamanho da população

Tamanho da amostra

Quanto maior o tamanho da sua amostragem, maior a segurança de que as respostas realmente refletem a população. Isso indica que, para um dado nível de confiança, quanto maior o tamanho da amostra, menor a margem de erro. No entanto, o relacionamento não é linear (ou seja, dobrar o tamanho da amostragem não reduz a margem de erro pela metade).


Porcentagem

Sua precisão também depende da porcentagem da amostra que escolhe uma resposta específica. Se 99% da sua amostra disser "sim" e 1% disser "não", a probabilidade de erro é remota, independentemente do tamanho da amostra. No entanto, se as porcentagens forem 51% e 49%, a probabilidade de um erro é muito maior.

Ao determinar o tamanho da amostragem para um determinado nível de precisão, você deve usar a pior porcentagem (50%). Você também deve usar essa porcentagem se quiser determinar um nível geral de precisão para uma amostra que já possui.

Para determinar a margem de erro para uma resposta específica de sua amostra, você pode usar a porcentagem escolhendo essa resposta e obter um intervalo menor.

Em pesquisa é comum optar pela opção de porcentagem máxima. Isso é muito comum quando não há histórico sobre a pesquisa realizada, para esses casos um valor padrão de p = q = 0,5 ou 50% é estabelecido.
Esse valor é o que vem estabelecido por padrão em nossa calculadora.


Tamanho da população

Muitas vezes você pode não saber o tamanho exato de uma população. Isto não é um problema. As probabilidades matemáticas mostram que o tamanho da população é irrelevante, a menos que o tamanho da amostra exceda uma pequena porcentagem da população total que você está examinando. Isso significa que uma amostra de 500 pessoas é igualmente útil para examinar os pontos de vista de um estado de 15.000.000 ou uma cidade de 100.000.

Os cálculos de margem de erro pressupõem que você tenha uma amostra aleatória e confiável da população. Se a sua amostra não for verdadeiramente aleatória, você não poderá confiar nos intervalos. Amostras não aleatórias são geralmente o resultado de um erro ou limitação no procedimento de amostragem. Um exemplo desse erro seria chamar as pessoas para uma festa em sua casa durante o dia e deixar as pessoas que trabalham de lado. Não se pode presumir que a população não trabalhadora represente toda a população (trabalhando e não trabalhando) com precisão.



Fórmula usada na calculadora de amostragem


Embora pareça mágica, por trás da nossa calculadora de amostras existe toda uma metodologia que valida o cálculo da amostra, nesta ocasião nós confiamos na seguinte fórmula.





Importância de calcular o tamanho da amostra


As amostras podem fornecer dados que permitem inferências sobre toda a população. É através dos dados coletados de uma amostra que os entrevistadores podem aproximar as coisas sobre uma população.

Outras razões pelas quais é importante estimar o tamanho da amostragem são as seguintes:


  • Os dois principais fatores que afetam a utilidade e a eficácia de um estudo são o tamanho da amostra e o tamanho do efeito.
  • Um estudo só deve ser realizado quando houver uma chance realista de que o estudo produza informações úteis.
  • Um estudo que tem um tamanho de amostra muito pequeno pode produzir resultados inconclusivos e também pode ser considerado antiético, expondo os sujeitos a riscos desnecessários.
  • Um estudo demasiado grande desperdiçará recursos e poderá expor mais participantes do que o necessário a quaisquer riscos relacionados.

Em conclusão, o cálculo do tamanho da amostra é um aspecto muito importante de qualquer pesquisa. Isso deve ser feito no momento do planejamento do estudo, dependendo do tipo de questões e do desenho da pesquisa.

Também é aconselhável usar uma calculadora de tamanho de amostra como a QuestionPro para evitar erros ao determinar a porcentagem da população a ser investigada.

Esperamos que nossa calculadora de tamanho de amostra seja muito útil na coleta dos dados necessários para garantir o sucesso de sua pesquisa.



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