Use nossa ferramenta de cálculo de tamanho de amostra e aprenda como o tamanho da amostra funciona. Quer mais? Explore recursos e modelos de pesquisa feitos para obter resultados confiáveis.
De quantos respondentes você precisa para sua pesquisa? Determinar o tamanho da amostra pode ser difícil, mesmo para profissionais da área. Mas, com nossa calculadora de tamanho de amostra, fica fácil saber o número certo de respostas para sua pesquisa.
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O SurveyMonkey Genius avalia seu projeto, detecta problemas com a estrutura da pesquisa ou o formato das perguntas e oferece maneiras de aumentar a taxa de conclusão.
O tamanho da amostra é o número de respostas completas recebidas em um questionário. Isso é chamado de "amostra" porque representa apenas parte do grupo (ou população-alvo) cujas opiniões ou comportamentos são 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 214 milhões. Da mesma forma, se você estiver realizando uma pesquisa com sua empresa, o tamanho da população será o número total de funcionários.
Envie sua pesquisa a um grupo grande ou pequeno de pessoas com nosso painel online do Audience.
Margem de erro: porcentagem que indica o nível de correspondência dos resultados da pesquisa com as opiniões da população total. Quanto menor a margem de erro, maior será a probabilidade de você ter a resposta exata a um nível de confiança específico.
Nível de confiança da amostra: porcentagem que revela o quanto você pode ter confiança de que a população selecionaria uma resposta dentro de um intervalo específico. 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 sua margem de erro, confira nossa calculadora de margem de erro.
Não sabe como calcular o tamanho da amostra? 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:
Grau de confiança desejado | Escore z |
80% | 1,28 |
85% | 1,44 |
90% | 1,65 |
95% | 1,96 |
99% | 2,58 |
É importante ter uma amostra com tamanho estatisticamente relevante? 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.
Você precisa calcular sua relevância estatística? Confira nossa calculadora de teste A/B.
Você deve estar se perguntando se uma amostra com tamanho estatisticamente relevante é realmente importante. A verdade é que depende do caso. Amostras de pesquisa podem oferecer respostas valiosas sem um tamanho que represente a população total. O feedback de clientes é um tipo de pesquisa que possibilita isso, independentemente de ter ou não uma amostra com tamanho estatisticamente relevante. Ao escutar os clientes, você terá perspectivas valiosas sobre como pode melhorar seus negócios.
Por outro lado, pesquisadores de opiniões políticas precisam ser extremamente cuidadosos e aplicar um questionário 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 |
Está criando um questionário de satisfação de colaboradores? Todos os questionários de RH fornecem feedbacks importantes sobre como colaboradores se sentem em relação ao clima organizacional da sua empresa. Uma amostra com tamanho estatisticamente relevante pode proporcionar uma visão mais abrangente de colaboradores em geral. No entanto, mesmo se o tamanho da sua amostra não for estatisticamente relevante, não deixe de enviar o questionário. Questionários de RH podem fornecer feedbacks importantes sobre como melhorar o ambiente de trabalho.
Como já dissemos anteriormente, questionários de satisfação de clientes não precisam necessariamente de uma amostra com tamanho estatisticamente relevante. Embora seja importante obter respostas precisas que representem a opinião dos clientes, é necessário analisar detalhadamente cada resposta em um questionário de satisfação de clientes. Todo feedback é importante, seja ele positivo ou negativo.
Ao aplicar um questionário de pesquisa de mercado, ter uma amostra com tamanho estatisticamente relevante pode fazer toda a diferença. Questionários de pesquisa 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 questionários 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 obter 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 questionários 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 questionários 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 dos pacientes sobre suas necessidades e experiência sem um tamanho estatisticamente relevante da amostra.
No dia a dia, você pode enviar questionários para amigos, colegas de trabalho, familiares, etc. Nesse caso, depende do objetivo do seu questionário. 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 seu questionário para apenas algumas pessoas.
Não tente adivinhar quantas pessoas devem responder ao seu questionário nem fique perdido com modelos de amostragem ou distribuição de probabilidade. Use nossa calculadora de tamanho de amostra. 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 obter dados melhores do seu questionário.
Se a calculadora de tamanho de amostra disser que você precisa de mais respondentes, podemos ajudá-lo. Informe-nos sobre sua população para que possamos encontrar as pessoas certas para responder aos seus questionários. Com milhões de respondentes qualificados, o SurveyMonkey Audience simplifica a obtenção instantânea de respostas de questionário de uma ampla variedade de pessoas ao redor do mundo.
Com um modelo de pesquisa de satisfação do cliente, você pode coletar dados rapidamente, identificar pontos de queixa e melhorar a experiência.
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