O tamanho da amostra é uma contagem de amostras individuais ou observações em qualquer configuração estatística, como um experimento científico ou uma pesquisa de opinião pública. Embora seja um conceito relativamente simples, a escolha do tamanho da amostra é uma determinação crítica para um projeto. Uma amostra muito pequena produz resultados não confiáveis, enquanto uma amostra excessivamente grande demanda muito tempo e recursos.
TL; DR (muito longo; Não li)
O tamanho da amostra é uma contagem direta do número de amostras medidas ou observações sendo feitas.
A definição do tamanho da amostra
O tamanho da amostra mede o número de amostras individuais medidas ou observações usadas em uma pesquisa ou experimento. Por exemplo, se você testar 100 amostras de solo para evidências de chuva ácida, o tamanho da amostra será 100. Se uma pesquisa online retornou 30.500 questionários preenchidos, o tamanho da sua amostra é de 30.500. Nas estatísticas, o tamanho da amostra é geralmente representado pela variável "n".
Cálculo do tamanho da amostra
Para determinar o tamanho da amostra necessário para um experimento ou pesquisa, os pesquisadores levam em consideração vários fatores desejados. Primeiro, o tamanho total da população em estudo deve ser considerado - uma pesquisa que busca tirar conclusões sobre todo o estado de Nova York, por exemplo, precisará de um tamanho de amostra muito maior do que um focado especificamente em Rochester. Os pesquisadores também precisarão considerar o margem de erro, a confiabilidade de que os dados coletados são geralmente precisos; e a nível de confiança, a probabilidade de que sua margem de erro seja precisa. Finalmente, os pesquisadores devem levar em consideração o desvio padrão eles esperam ver nos dados. O desvio padrão mede o quanto os dados individuais variam em relação à média dos dados medidos. Por exemplo, as amostras de solo de um parque provavelmente terão um desvio padrão muito menor em seu conteúdo de nitrogênio do que os solos coletados em todo o condado.
Perigos do tamanho pequeno da amostra
Amostras grandes são necessárias para que uma estatística seja precisa e confiável, especialmente se seus achados forem extrapolados para uma população ou grupo de dados maior. Digamos que você estivesse conduzindo uma pesquisa sobre exercícios e entrevistando cinco pessoas, duas das quais disseram que correm uma maratona anualmente. Se você fizer esta pesquisa para representar a população do país como um todo, de acordo com sua pesquisa, 40 por cento das pessoas correm pelo menos uma maratona por ano - uma alta inesperada percentagem. Quanto menor o tamanho da amostra, mais provável outliers - dados incomuns - devem distorcer suas descobertas.
Tamanho da amostra e margem de erro
O tamanho da amostra de uma pesquisa estatística também está diretamente relacionado à margem de erro da pesquisa. Margem de erro é uma porcentagem que expressa a probabilidade de que os dados recebidos sejam precisos. Por exemplo, em uma pesquisa sobre crenças religiosas, a margem de erro é a porcentagem de respondentes que podem fornecer a mesma resposta se a pesquisa for repetida. Para determinar a margem de erro, divida 1 pela raiz quadrada do tamanho da amostra e, em seguida, multiplique por 100 para obter uma porcentagem. Por exemplo, um tamanho de amostra de 2.400 terá uma margem de erro de 2,04 por cento.