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 quantos respondentes você precisa em sua amostra? Não se preocupe em calcular, use nossa calculadora de amostra e descubra!
Te ensinaremos como definir os valores que você utilizará na calculadora de amostra:
Basicamente, é o quanto de certeza que você tem de que determinado resultado será alcançado ainda que você aplique a mesma pesquisa para amostras diferentes. O mais comum é 95%.
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 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:
Muitas vezes você pode não saber o tamanho exato de uma população, mas não se preocupe, isso 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 1500000 ou uma cidade de 10000.
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.
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.
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).
1. 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.
2. Os dois principais fatores que afetam a utilidade e a eficácia de um estudo são o tamanho da amostra e o tamanho do efeito.
3. Um estudo só deve ser realizado quando houver uma chance realista de que o estudo produza informações úteis.
4. 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.
5. Um estudo demasiado grande desperdiçará recursos e poderá expor mais participantes do que o necessário a quaisquer riscos relacionados.
Agora você está pronto(a) para dar o próximo passo. Depois de aprender a usar a calculadora de amostra de respondentes para pesquisa, você precisa selecionar uma amostra de respondentes qualificados para responder suas pesquisas.
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