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Saiba como a margem de erro funciona nas pesquisas. Sinta ainda mais confiança nos resultados das suas pesquisas com modelos gratuitos e recursos desenvolvidos por especialistas.

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Os resultados do questionário em algum momento chegam a condizer perfeitamente com a população que está sendo estudada? Provavelmente não.

No entanto, é possível saber se você está perto disso usando uma calculadora de margem de erro. Essa é uma ferramenta útil que ajuda a determinar se a quantidade de pessoas da sua amostra é suficiente para você ter confiança na precisão dos dados coletados.

O número total de pessoas cuja opinião ou cujo comportamento sua amostra representará.
A probabilidade de que sua amostra represente com precisão as atitudes da população em questão. O padrão do setor é 95%.
A quantidade de pessoas que responderam ao questionário.

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A margem de erro indica o nível de correspondência dos resultados da pesquisa com as opiniões da população total. Lembre-se de que uma pesquisa é um jogo de equilíbrio no qual se recorre a um grupo menor (respondentes da pesquisa) para representar um grupo maior (o mercado-alvo ou a população total).

Pense na margem de erro como uma forma de medir a eficácia do questionário. Quanto menor a margem de erro, mais confiança você pode ter nos resultados. Quanto maior a margem de erro, maior a distância entre os resultados e as opiniões da população total.

Tal como o nome indica, a margem de erro é um intervalo de valores acima e abaixo dos resultados reais de um questionário. Por exemplo, 60% de respostas "sim" com uma margem de erro de 5% significa que entre 55% e 65% da população geral considera que a resposta é "sim".

Fórmula da margem de erro

n = tamanho da amostra • σ = desvio padrão da população • z = escore z

  1. Descubra o desvio padrão da população (σ) e o tamanho da amostra (n).
  2. Divida a raiz quadrada do tamanho da sua amostra pelo desvio padrão da sua população.
  3. Multiplique o resultado pelo escore z consistente com seu grau de confiança desejado, de acordo com esta tabela:
Grau de confiança desejadoEscore z
80%1,28
85%1,44
90%1,65
95%1,96
99%2,58

Vejamos como funciona a fórmula da margem de erro com um exemplo.

Imagine que você esteja tentando decidir entre o Nome A e o Nome B para um novo produto, e seu mercado-alvo consiste em 400.000 clientes potenciais. Essa é sua população total.

Você decide realizar uma pesquisa com 600 pessoas desse total. Esse é o tamanho da amostra.

Se você quiser calcular o tamanho da sua amostra, use nossa calculadora de tamanho de amostra.

Ao receber os resultados, você observa que 60% dos respondentes preferem o Nome A. É preciso inserir o nível de confiança na calculadora de margem de erro.

Esse número indica o grau de certeza que você tem de que a amostra reflete com precisão as atitudes da população total. Os pesquisadores geralmente definem esse grau em 90%, 95% ou 99%.

Insira os números deste exemplo na calculadora de margem de erro acima. A margem de erro resultante é de 4%.

Você se lembra que 60% dos respondentes escolheram o Nome A? Essa margem de erro significa que agora você tem 95% de confiança que de 56% a 64% da população total (seu mercado-alvo) prefere o Nome A para o seu produto.

Para obter os valores 56 e 64, somamos e subtraímos a margem de erro das respostas da amostra.

Muitos confundem o intervalo de confiança com o nível de confiança. O nível de confiança indica a probabilidade de que um valor esteja dentro do intervalo de confiança. Para descobrir esse intervalo, nós usamos a margem de erro.

A margem de erro nos ajuda a determinar o quanto nós podemos estar errados quanto a uma estimativa. Por exemplo, o nível de confiança de 95% significa que existe uma chance de 95% de que o valor esteja dentro do intervalo de confiança. Quanto maior o nível de confiança, maior é o intervalo, e isso permite que a margem de erro seja maior.

Como já mencionado, a margem de erro ajuda a entender se o tamanho da amostra da pesquisa é adequado.

Se você achar que a margem de erro é grande demais, pode aumentar o tamanho da amostra para que as opiniões da população entrevistada correspondam ainda mais com as da população total.

Isso significa que será preciso enviar sua pesquisa a mais pessoas.

calculadora de tamanho de amostra ajuda a determinar facilmente quantas pessoas precisam responder à sua pesquisa.

Você precisa calcular sua relevância estatística? Confira nossa calculadora de teste A/B.

Agora que você já sabe como se calcula a margem de erro e como ela afeta seus resultados, vamos rever os passos necessários para usar esses conceitos na hora de elaborar a pesquisa.

Saiba mais sobre como calcular sua população neste artigo.

  1. Defina sua população total
    É o total de pessoas que você deseja estudar em sua pesquisa. No exemplo anterior, seriam os 400.000 clientes potenciais.
  2. Decida o nível de precisão desejado
    É preciso decidir o risco que você quer assumir caso os resultados divirjam muito das atitudes do mercado-alvo como um todo. Ou seja, meça a margem de erro e o nível de confiança da sua amostra.
  3. Defina o tamanho da amostra
    Após encontrar o nível de confiança desejado e a margem de erro aceitável, o próximo passo é decidir o número de respondentes necessários. Não se esqueça de que nem todas as pessoas que recebem a pesquisa respondem a ela: o tamanho da amostra é o número de respostas completas obtidas.
  4. Calcule sua taxa de resposta
    É a porcentagem de respondentes reais entre as pessoas que receberam a pesquisa. Dê um palpite embasado. Se a amostragem estiver sendo feita de maneira aleatória entre a população, um palpite prudente é que de 10% a 15% dela responderá à pesquisa. Analise suas pesquisas anteriores para saber qual é sua taxa usual.
  5. Calcule o número total de pessoas a serem segmentadas
    Com base na porcentagem da etapa anterior, você poderá calcular o número de pessoas para as quais precisa enviar a pesquisa para receber o número de respostas completas suficiente. Como vimos aqui, é importante saber a margem de erro (e todos os conceitos relacionados, como tamanho de amostra e nível de confiança) na hora de criar sua pesquisa. Esse cálculo permite que você prossiga com sua pesquisa com bases sólidas.
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