Calculadora de Tamanho de Amostra

Se você estiver realizando uma pesquisa e se perguntar quantas medições são necessárias para que o resultado possua significância estatística, a calculadora de tamanho de amostra da Omni está aqui para te ajudar. Tudo o que você precisa fazer é considerar as questões abaixo para utilizá-la:

• Qual deve ser a precisão do seu resultado? (margem de erro)
• Qual é o nível de confiança que você precisa? (nível de confiança)
• Qual é sua estimativa inicial? (estimativa da proporção)

Continue lendo para saber como calcular o tamanho da amostra usando essa ferramenta e o que significam todas as variáveis na fórmula do cálculo de tamanho da amostra.

A equação que nossa calculadora de tamanho de amostra usa é a seguinte:

onde:

• $Z$: escore padrão Z associado ao nível de confiança que você escolheu. Nossa calculadora de significância estatística calcula esse valor automaticamente, mas se você quiser aprender a calculá-lo manualmente, dê uma olhada nas instruções da nossa calculadora de intervalo de confiança.

• $\mathrm{ME}$: margem de erro, ou seja, uma medida de quanto você pode ter certeza (com um determinado nível de confiança, por exemplo, 95%), de que o valor real não difere do valor que você obteve considerando uma determinada margem. Você pode saber mais sobre isso em nossa calculadora de margem de erro 🇺🇸.

• $p$: estimativa inicial da proporção. Por exemplo, se estiver realizando uma pesquisa entre estudantes para descobrir quantos deles leram mais de 5 livros no ano passado, talvez você saiba que o resultado de uma pesquisa anterior foi de 40%. Se você não tiver essa estimativa, use o valor conservador de 50%.

• $n_1$: tamanho da amostra.

Se a sua população for finita, por exemplo, digamos que você está realizando uma pesquisa entre os alunos de apenas uma faculdade, você precisa incluir uma correção dada pela seguinte fórmula:

onde:

• $N$: tamanho total da população; e
• $n_2$: tamanho da amostra retirada de toda a população que tornará sua pesquisa estatisticamente significativa.

Analisaremos um caso de pesquisa passo a passo para que você possa ter uma ideia clara de como usar nossa calculadora de tamanho de amostra. Você está planejando realizar uma pesquisa para descobrir qual é a proporção de alunos do seu campus que almoçam regularmente na cantina.

1. Decida quão preciso você quer que o resultado seja. Digamos que seja importante para a cantina que você saiba o resultado, com uma margem de erro de $2\%$ no máximo.

2. Decida qual é o nível de confiança que você tem. Podemos supor que você queira ter $99\%$ de certeza que seu resultado está correto.

3. Você tem uma hipótese inicial de proporção? Digamos que você tenha acessado uma pesquisa semelhante de 10 anos atrás, e a proporção era igual a $30\%$. Você pode assumir isso como sua estimativa inicial.

4. A população total de alunos é tão alta que você pode assumir que é infinita? Provavelmente não. Você precisa encontrar os dados atuais sobre o número de alunos no campus. Vamos supor que seja $25.000$.

5. Tudo o que você precisa fazer agora é inserir todos esses dados em nossa calculadora de tamanho da amostra. Você descobrirá que o tamanho da amostra necessário para que o resultado possua significância estatística é $3.051$. Você precisa fazer a mesma pergunta a esse tanto de alunos… Tem certeza de que não pode se contentar com um nível de confiança de $95\%$? 😀

Agora que você sabe como calcular o tamanho da amostra, pode ir além e usá-lo para calcular outras quantidades estatísticas de interesse em sua pesquisa. Veja alguns exemplos abaixo:

• Calculadora de erro amostral 🇺🇸: o tamanho da amostra é o recurso mais determinante na previsão do erro amostral. Use essa calculadora para que você determine o erro da sua amostra.

• Calculadora de distribuição amostral normal: use o tamanho da amostra, juntamente com a média e o desvio padrão da população, para encontrar a probabilidade da média da amostra estar dentro de um intervalo específico.

• Calculadora de distribuição amostral das proporções da amostra 🇺🇸: use o tamanho da amostra e a proporção da população para encontrar a probabilidade que a proporção da amostra esteja dentro de um intervalo específico.