De quantos respondentes você precisa? Determinar o tamanho da amostra da pesquisa pode ser difícil até para estatísticos.
Quer saber como calculá-lo? Nossa calculadora de tamanho de amostra está aqui para ajudar. Veja tudo o que você precisa saber para receber o número certo de respostas para sua pesquisa.
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O tamanho da amostra é o número de respostas completas recebidas em uma pesquisa. Isso é chamado de "amostra" porque representa apenas a parte do grupo (ou população-alvo) que apresenta opiniões ou comportamentos relevantes para você. Por exemplo, é possível obter uma amostra de maneira aleatória ("amostra aleatória"), na qual os respondentes são escolhidos totalmente por acaso entre a população como um todo.
Com essa definição em mente, vamos nos aprofundar nos seguintes tópicos:
É importante entender estes três termos para calcular o tamanho da amostra e contextualizá-lo:
Tamanho da população: o número total de pessoas do grupo a ser estudado. Se você estiver considerando uma amostra aleatória de pessoas em todo o Brasil, o tamanho da população será de cerca de 207 milhões. Da mesma forma, se você estiver aplicando uma pesquisa à sua empresa, o tamanho da população será o número total de funcionários.
Margem de erro: uma porcentagem que indica o nível de correspondência dos resultados da pesquisa com as opiniões da população total. Quanto menor a margem de erro, mais perto você está de ter a resposta exata com um grau de confiança específico.
Nível de confiança da amostra: uma porcentagem que revela o quanto você pode estar confiante de que a população selecionaria uma resposta dentro de um determinado intervalo. Por exemplo, um nível de confiança de 95% significa que você pode ter 95% de certeza de que os resultados estão entre os números x e y.
Se você quiser calcular esse valor, confira nossa calculadora de margem de erro.
Não sabe como fazer o cálculo amostral? Caso queira fazer o cálculo manualmente, use a seguinte fórmula:
N = tamanho da população • e = margem de erro (porcentagem no formato decimal) • z = escore z
O escore z é o número de desvios padrão entre determinada proporção e a média. Para encontrar o escore z correto a ser usado, consulte a tabela abaixo:
Nível de confiança desejado | escore z |
80% | 1,28 |
85% | 1.44 |
90% | 1,65 |
95% | 1,96 |
99% | 2,58 |
Em geral, a regra é: quanto maior o tamanho da amostra, maior é a relevância estatística dela, ou seja, menor é a chance de os resultados serem apenas coincidência.
Precisa calcular sua relevância estatística? Confira nossa calculadora de testes A/B.
Você deve estar se perguntando se uma amostra com tamanho estatisticamente relevante é realmente importante. A verdade é que depende do caso. Os modelos de pesquisa podem oferecer respostas valiosas sem um tamanho amostral que represente a população total. O feedback de clientes é uma das pesquisas que possibilita isso, independentemente de ter ou não uma amostra com tamanho estatisticamente relevante. Ao escutar clientes, você terá perspectivas valiosas sobre como pode melhorar seus negócios.
Por outro lado, pesquisadores de opiniões políticas precisam ter bastante cuidado e aplicar uma pesquisa para uma amostra do tamanho certo, a fim de garantir a distribuição necessária para representar a população total. Veja abaixo alguns casos específicos de uso para ajudar você a entender a importância ou não de uma amostra com tamanho estatisticamente relevante.
Valor aumenta | Valor diminui | |
Tamanho da população | Precisão diminui | Precisão aumenta |
Tamanho da amostra | Precisão aumenta | Precisão diminui |
Nível de confiança | Precisão aumenta | Precisão diminui |
Margem de erro | Precisão diminui | Precisão aumenta |
Criando uma pesquisa de satisfação do funcionário? Todas as pesquisas de RH dão um feedback importante sobre como os funcionários se sentem em relação ao clima organizacional da sua empresa. Uma amostra com tamanho estatisticamente relevante pode proporcionar uma visão mais abrangente dos funcionários em geral. No entanto, mesmo se o tamanho da sua amostra não for estatisticamente relevante, não deixe de enviar a pesquisa. Com esse recurso, você pode entender como é possível melhorar o ambiente de trabalho.
Como já dissemos anteriormente, pesquisas de satisfação do cliente não precisam necessariamente de uma amostra com tamanho estatisticamente relevante. Embora seja importante obter respostas precisas que representem a opinião de clientes, é necessário analisar detalhadamente cada resposta em uma pesquisa de satisfação do cliente. Todo feedback é importante, seja ele positivo ou negativo.
Ao aplicar uma pesquisa de mercado, ter uma amostra com tamanho estatisticamente relevante pode fazer toda a diferença. As pesquisas de mercado ajudam a descobrir mais informações sobre seus clientes e seu mercado-alvo. Isso significa que uma amostra com tamanho estatisticamente relevante pode ajudar a descobrir insights sobre seu mercado-alvo geral com facilidade. Ela também ajuda a obter informações mais precisas.
Para pesquisas de educação, recomendamos obter uma amostra com tamanho estatisticamente relevante que represente a população. Se quiser fazer mudanças na sua escola com base no feedback dos alunos sobre a instituição, os instrutores, os professores etc., uma amostra com tamanho estatisticamente relevante ajudará você a obter os resultados necessários para o sucesso da sua escola. Se você quiser receber feedback dos alunos apenas para descobrir a opinião deles, não necessariamente para fazer mudanças no sistema, uma amostra com tamanho estatisticamente relevante pode não ser tão importante.
Ao aplicar pesquisas de saúde, uma amostra com tamanho estatisticamente relevante pode ajudar a descobrir quais problemas de saúde mais preocupam cada paciente. Ela também pode ajudar a chegar a conclusões em pesquisas médicas. No entanto, se você estiver usando pesquisas de saúde para fins de satisfação do paciente ou para descobrir o atendimento que ele normalmente recebe, uma amostra com tamanho estatisticamente relevante pode não ser tão importante. Ainda é possível obter informações valiosas de pacientes sobre suas necessidades e experiência sem um tamanho estatisticamente relevante da amostra.
No dia a dia, você pode enviar pesquisas para amigos, colegas de trabalho, familiares etc. Nesse caso, depende do objetivo da sua pesquisa. Se você quiser usar os resultados como referência, é importante que o tamanho da amostra seja estatisticamente relevante. Caso contrário, se você estiver usando a SurveyMonkey por diversão, não há problema em enviar suas perguntas para apenas algumas pessoas.
Não tente adivinhar quantas pessoas devem responder à sua pesquisa nem fique perdido com modelos de amostragem ou distribuição de probabilidade. Use nossa calculadora amostral online. Familiarize-se com o viés, o tamanho da amostra, amostras com tamanhos estatisticamente relevantes e saiba como obter mais respostas. Em breve, você terá tudo o que precisa para gerar os melhores dados.
Se a calculadora de amostra disser que é necessário um número maior de respondentes, podemos ajudar você. Envie informações sobre sua população para que possamos encontrar as pessoas certas para responder às suas pesquisas. Com milhões de respondentes qualificados, o SurveyMonkey Audience simplifica a obtenção instantânea de respostas a partir de uma ampla variedade de pessoas ao redor do mundo.
O SurveyMonkey Audience tem milhões de respondentes prontos para responder à sua pesquisa.