Tamanho da amostra

Qual 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.

Quantas pessoas devo ter em minha 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:

Se você quer fazer uma pesquisa dentro de uma universidade que oferece 10 cursos diferentes e cada um tem 700 alunos, você não quer fazer 7000 mil pesquisas, será o suficiente para determinar o tamanho da amostra. No entanto, devemos considerar a margem de erro.

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 erro é a porcentagem de variação aceitável que existe nos resultados da investigação. É a maneira de aceitar que os dados não são absolutamente precisos ou 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 calcular o tamanho da amostra para uma pesquisa?É uma decisão importante, não leve-a de ânimo leve e certifique-se de fazer o certo, porque, do contrário, ela pode influenciar negativamente seus resultados.