O tamanho da amostra é muito importante para garantir que um experimento produza resultados estatisticamente significativos. Se o tamanho da amostra for muito pequeno, os resultados não darão resultados acionáveis porque a variação não será grande o suficiente para concluir que o resultado não foi devido ao acaso. Se um pesquisador usar muitos indivíduos, o estudo será caro e pode não obter o financiamento de que necessita. Portanto, aqueles que conduzem pesquisas precisam entender como estimar o tamanho necessário da amostra.
Decida o intervalo de confiança necessário. Isso é o quão próximos os resultados do estudo devem ser da proporção na vida real. Por exemplo, se uma pesquisa pré-eleitoral mostrar que 60% das pessoas apóiam o candidato A e o intervalo de confiança é de 3%, a verdadeira proporção deve estar entre 57 e 63.
Decida o nível de confiança necessário. O nível de confiança é diferente de um intervalo de confiança porque representa o quão certo o pesquisador pode ter de que a verdadeira porcentagem está dentro do intervalo de confiança. O nível de confiança é escrito como um Z-score, que é o número de desvios padrão da média que o intervalo inclui. Um nível de confiança de 95 por cento inclui 1,96 desvios padrão em ambos os lados da média, então o Z-score seria 1,96. Isso significa que há 95% de chance de que a proporção real esteja dentro de 1,96 desvios-padrão em qualquer lado do resultado do estudo.
Estime a proporção para o estudo. Por exemplo, se 55% dos entrevistados devem apoiar o candidato A, use 0,55 para a proporção.
Por exemplo, se você precisava saber com 95 por cento de confiança, esperava que a proporção fosse de 65 por cento e precisava que a proporção do estudo fosse mais ou menos 3 pontos percentuais, você usaria 1,96 como Z, 0,65 como P e 0,03 como C, o que revelaria a necessidade de 972 pessoas na pesquisa.
Pontas
- Escolha um nível de confiança apropriado. Um estudo de pesquisa de discriminação precisaria de um nível de confiança mais alto do que um estudo comparando as médias de rebatidas de dois jogadores de beisebol.
Avisos
- Faça uma estimativa com cuidado e erre pelo lado de um resultado mais equilibrado (50/50). Quanto mais próxima for a proporção de 50/50, maior será o tamanho da amostra necessário.
Sobre o autor
Mark Kennan é um escritor que mora na área de Kansas City, especializado em finanças pessoais e tópicos de negócios. Ele escreve desde 2009 e foi publicado pela "Quicken", "TurboTax" e "The Motley Fool".
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