Calculadora de amostra de pesquisa

Calculadora de tamanho de amostra para sua pesquisa

Com esta calculadora você poderá calcular de forma rápida o tamanho da amostra de sua próxima pesquisa. Sem dúvida, você poderá usá-la para economizar uma grande quantidade de tempo.

Calculadora de amostra Nível de confiança: 95% 99% Margem de erro: População:       Tamanho da amostra:

Como usar nossa calculadora de amostra

Usar nossa calculadora é muito simples, porém nós compartilhamos as dicas e observações a seguir para que você entenda melhor todo o processo por trás da ferramenta.

Lembre-se que a amostra que você obter será representativa porque terá o nível correto de confiança e margem, então siga estas recomendações simples:

Escolha o nível de confiança , que é o grau de certeza (ou probabilidade) em porcentagem com a qual se pretende estimar um parâmetro através de uma estatística amostra. O nível de confiança mais eficaz e utilizado é 95%.

Selecione a margem de erro, um indicador da confiabilidade do estudo e da precisão do seu resultados. É expresso em uma porcentagem que indicará que os resultados obtidos são dentro de mais ou menos esse percentual dos valores apresentados. Geralmente é 5% ou menos.

Atribua a população total. Nesta etapa, você pode contar com dados oficiais do sua localidade ou um aproximado que você tem sobre a população total que seu estudo pretende abordar. Por exemplo, o número de habitantes de Bogotá, na Colômbia, é de 7.743.955 habitantes.

Se você selecionar um nível de confiança de 95%, uma margem de erro de 5% e uma população de 7.743.955, o tamanho da amostra será 385.

Agora vamos nos aprofundar um pouco mais nos conceitos mencionado.

Margem de erro ou intervalo de confiança

A margem de erro, também chamado de intervalo de confiança, é o número negativo ou positivo que geralmente é relatado nos resultados de uma pesquisa.

Por exemplo, ao utilizar uma margem de erro de 4%, se 47% da sua amostra escolher uma resposta, você pode ter confiança de que, se tivesse formulado a pergunta para toda a população, entre 43% (47-4) e 51% (47+4) teriam escolhido essa resposta.

Para facilitar este processo você pode usar nossa calcular de margem de erro.

Nível de confiança

O nivel de confiança é expresso como uma percentagem (por exemplo, um nível de confiança de 95%). Isso significa que se sua pesquisa for repetida indefinidamente, ou 95% de vezes, seus resultados coincidirão com aqueles obtidos de uma população, ou seja, voce terá estatísticas sólidas.

O nível de confiança refere-se à taxa de sucesso a longo prazo. Ou seja, a frequência com que esse tipo de intervalo irá capturar o parâmetro de interesse.

A maioria dos pesquisadores utiliza o nível de confiança de 95%.

Existem três fatores que determinam a confiança de sua pesquisa: Tamanho da amostra, porcentagem e tamanho da população.

Tamanho da amostra

O tamanho da amostra é uma seleção significativa da população que se pretende estudar.

Quanto maior é o tamanho da amostra, maior será segurança de que as respostas realmente refletem o população. Isto indica que, para um determinado nível de confiança, quanto maior for o tamanho do amostra, menor será o intervalo de confiança.

No entanto, a relação não é linear (ou seja, duplicando o tamanho da amostra não reduz pela metade o intervalo de confiança).

Porcentagem ou variabilidade

Sua precisão também depende da porcentagem da amostra quem escolhe uma resposta específica. Se 99% da sua amostra disse "Sim" e 1% disse "Não", a probabilidade de um o erro é remoto, independentemente do tamanho da amostra. Porém, se os percentuais forem 51% e 49%, o probabilidade de um o erro é muito maior.

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

Para determinar o intervalo de confiança para uma resposta específica da sua amostra, você pode usar a porcentagem escolhendo essa resposta para obter um intervalo menor.

Nas pesquisas, é comum optar pela opção de máximo variabilidade, isto quando não há antecedentes sobre a pesquisa realizada. Para estes casos, estabelece um valor padrão de p=q=0,5 ou 50%.

Tamanho da população

Muitas vezes você pode não saber o tamanho exato de um população. Isso não é um problema.

As probabilidades matemáticas mostram que o tamanho de a população é irrelevante, a menos que o tamanho da amostra exceda uma pequena porcentagem da população total que estamos examinando.

Isto significa que uma amostra de 500 pessoas é igualmente útil para examinar as opiniões de um estado de 15 milhões de habitantes ou de uma cidade de 100.000 habitantes.

Os cálculos do intervalo de confiança assumem que você tem uma amostra da população aleatória e confiável.

Se a sua amostra não for verdadeiramente aleatória, você não pode confiar nos intervalos. Amostras não aleatórias são geralmente o resultado de um erro ou limitação no procedimento de amostragem.

Um exemplo desse erro seria ligar para as pessoas em sua casas durante o dia e deixar de lado as pessoas que trabalham. Não se pode presumir que a população não ativa representa com precisão para toda a população (trabalhadora e não-trabalhadora).

Por que obtemos uma amostra de 385 para diferentes populações?

Uma situação que ocorre ao calcular o tamanho da amostra para populações muito grandes (geralmente acima de 100.000) é obter o número 385, seja para uma população de 450.000 habitantes como para 4.500.000.

Isso é um erro? Não. O número 385 é obtido por considerar um nível de confiança de 95%, um desvio médio de 1,96 e uma margem de erro de 5%, a partir da qual podemos fazer o seguinte cálculo:

n= (1.96*.,96*0.5*0.5) / (0.05*0.05) = 0.9604 / 0.0025 = 384.16

Como resultado, obtemos que com uma amostra aleatória de 385 indivíduos, os resultados podem ser alcançados com alta precisão para o nível de confiança e com a margem de erro previamente estabelecida.

Isto aplica-se independentemente do tamanho da população, desde cumpram com os padrões de aleatoriedade.

Fórmula usada na calculadora de amostra

Embora pareça mágica, por trás da nossa calculadora amostras existe uma metodologia que valida o cálculo da amostra obtida, nesta ocasião contamos com a seguinte fórmula.

Tamanho da amostra = Z2 * (p) * (1-p) / c2

Onde:

Z = Nível de confiança (95% o 99%)

P = .5

c = Margem de erro ( .04 = ±4)

Dicas ao calcular o tamanho da amostra

Abaixo temos algumas dicas para determinar o tamanho da amostra da sua próxima pesquisa:

A importância de calcular o tamanho da amostra

As amostras podem oferecer dados que nos permitem fazer deduções sobre toda a população. É através dos dados recolhidos de uma amostra que os investigadores podem obter conhecimentos sobre uma população.

Outras razões pelas quais é importante calcular o tamanho do a mostra, são as seguintes:

• Os dois principais fatores que afetam a utilidade e a eficácia de um estudo são o tamanho do estudo. amostra e tamanho do efeito.

• Um estudo só deve ser realizado quando houver uma chance realista de que o estudo produza informação útil.

• Um estudo com um tamanho de amostra muito pequeno pode produzir resultados inconsistentes, conclusivo e também pode ser considerado antiético ao expor os indivíduos a riscos desnecessários.

• Um estudo muito grande desperdiçará recursos e poderá expor mais participantes do que necessário.

tipos de perguntas e a metodologia.

Também é aconselhável contar com a ajuda da calculadora da amostra da QuestionPro para evitar erros na determinação da porcentagem da população que será pesquisada.

Esperamos que nossa calculadora de tamanho de amostra seja de grande utilidade para coletar os dados necessários para garantir o sucesso de sua pesquisa.

Pronto! Agora cocê já sabe o tamanho da amostra que deve aplicar para que seu estudo tenha um alcance válido.

Lembre-se de que você pode aproveitar as vantagens de ferramentas automáticas QuestionPropara coleta e analise de dados.

Ou, se você estiver realizando um estudo profissional e precisar de um amostra confiável de pessoas para responder às suas pesquisas, saiba mais sobre nosso serviço especializado QuestionPro Audience