De quantas respostas sua pesquisa precisa?
É raro obter uma resposta de todas as pessoas sobre as quais você quer saber algo. O cálculo do tamanho da amostra indica quantas respostas completas são suficientes para tirar conclusões sobre o grupo inteiro, com um nível de precisão que você escolhe de antemão.
O que significam os três dados
- O nível de confiança é o grau de certeza que você quer ter. Com 95%, se você repetisse a pesquisa muitas vezes, cerca de 95 em cada 100 resultados ficariam dentro da sua margem de erro.
- A margem de erro é a precisão de que você precisa. Com uma margem de 5%, um resultado de 60% significa que o valor real está muito provavelmente entre 55% e 65%.
- A proporção esperada é a sua melhor estimativa da resposta. Resultados próximos de 50% são os mais difíceis de determinar, por isso 50% é a escolha segura quando você não tem uma estimativa.
Um exemplo prático
Para 95% de confiança (z = 1,96), margem de erro de 5% e proporção de 50%: 1,96² × 0,5 × 0,5 ÷ 0,05² = 384,2. Arredondando para cima, você precisa de 385 respostas completas.
O que mais influencia o resultado?
A margem de erro tem, de longe, o maior efeito. Reduzi-la pela metade, de 5% para 2,5%, quadruplica a amostra necessária. Aumentar o nível de confiança de 95% para 99% aumenta a amostra em cerca de 70%.
E se o meu público for pequeno?
Esta calculadora pressupõe uma população grande e não aplica a correção para população finita. Se o grupo estudado for pequeno, por exemplo algumas centenas ou alguns milhares de pessoas, você precisa de menos respostas do que as indicadas aqui. Você mesmo pode ajustar o resultado: divida-o por 1 + (resultado − 1) ÷ tamanho da população. Para uma população de 1.000 pessoas, 385 passa a ser 278.
Do tamanho da amostra aos convites
O tamanho da amostra é o número de respostas completas, não o número de convites. Nem todas as pessoas convidadas respondem, então divida o tamanho da amostra pela taxa de resposta esperada. A calculadora de taxa de resposta ajuda você a estimá-la.
