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App: Calculadora de tamanho mínimo de amostra de pesquisa

Calculadora de tamanho mínimo da amostra da pesquisa

Calculadora de tamanho mínimo da amostra da pesquisa

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Desenvolver uma pesquisa e garantir que você tenha uma resposta válida na qual possa basear suas decisões de negócios requer bastante experiência. Primeiro, você deve garantir que suas perguntas sejam feitas de maneira que não influencie a resposta. Em segundo lugar, você deve garantir que pesquisou pessoas suficientes para obter um resultado estatisticamente válido.

Você não precisa perguntar a cada pessoa, isso seria trabalhoso e muito caro. As empresas de pesquisa de mercado trabalham para atingir um alto nível de confiança e uma baixa margem de erro ao atingir a quantidade mínima de destinatários necessária. Isso é conhecido como seu tamanho da amostra. Tu es amostragem certa porcentagem da população total para atingir um resultado que forneça um nível de confiança para validar os resultados. Utilizando uma fórmula amplamente aceita, você pode determinar uma tamanho da amostra que representará a população como um todo.

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Calcule o tamanho da sua amostra de pesquisa

Como funciona a amostragem?

A amostragem é um processo de seleção de um subconjunto de indivíduos de uma população maior para fazer inferências sobre as características de toda a população. É frequentemente usado em estudos de pesquisa e pesquisas para coletar dados e fazer previsões sobre uma população.

Vários métodos diferentes de amostragem podem ser usados, incluindo:

  1. Amostragem aleatória simples: Isso envolve selecionar uma amostra da população usando um método aleatório, como selecionar aleatoriamente nomes de uma lista ou usar um gerador de números aleatórios. Isso garante que cada membro da população tenha uma chance igual de ser selecionado para a amostra.
  2. Amostragem estratificada envolve dividir a população em subgrupos (estratos) com base em certas características e, em seguida, selecionar uma amostra aleatória de cada estrato. Isso garante que a amostra seja representativa dos diferentes subgrupos da população.
  3. Amostras agrupadas: Isso envolve dividir a população em grupos menores (clusters) e, em seguida, selecionar uma amostra aleatória dos clusters. Todos os membros dos clusters selecionados são incluídos na amostra.
  4. Amostragem sistemática: Isso envolve a seleção de cada enésimo membro da população para a amostra, onde n é o intervalo de amostragem. Por exemplo, se o intervalo de amostragem for 10 e o tamanho da população for 100, todo décimo membro seria selecionado para a amostra.

É importante escolher o método de amostragem apropriado com base nas características da população e na questão de pesquisa que está sendo estudada.

Nível de confiança versus margem de erro

Em uma pesquisa por amostragem, o nível de confiança mede sua confiança de que sua amostra representa com precisão a população. É expresso como uma porcentagem e é determinado pelo tamanho de sua amostra e pelo nível de variabilidade em sua população. Por exemplo, um nível de confiança de 95% significa que, se você realizar a pesquisa várias vezes, os resultados serão precisos em 95% das vezes.

A margem de erro, por outro lado, é uma medida de quanto os resultados de sua pesquisa podem variar do valor real da população. Geralmente é expresso como uma porcentagem e é determinado pelo tamanho de sua amostra e pelo nível de variabilidade em sua população. Por exemplo, suponha que a margem de erro de uma pesquisa seja de mais ou menos 3%. Nesse caso, se você realizar a pesquisa várias vezes, o valor real da população cairá dentro do intervalo de confiança (definido pela média da amostra mais ou menos a margem de erro) 95% das vezes.

Então, em resumo, o nível de confiança é uma medida de quão confiante você está de que sua amostra representa a população com precisão. Ao mesmo tempo, a margem de erro mede o quanto os resultados de sua pesquisa podem variar do valor real da população.

Por que o desvio padrão é importante?

O desvio padrão mede a dispersão ou propagação de um conjunto de dados. Ele informa quanto os valores individuais em um conjunto de dados variam da média do conjunto de dados. Ao calcular o tamanho mínimo da amostra para uma pesquisa, o desvio padrão é essencial porque ajuda a determinar quanta precisão você precisa em sua amostra.

Se o desvio padrão for pequeno, os valores na população estão relativamente próximos da média, portanto, você não precisará de um tamanho de amostra grande para obter uma boa estimativa da média. Por outro lado, se o desvio padrão for grande, os valores na população são mais dispersos, então você precisará de um tamanho de amostra maior para obter uma boa estimativa da média.

Em geral, quanto maior o desvio padrão, maior o tamanho da amostra necessária para atingir um determinado nível de precisão. Isso ocorre porque um desvio padrão maior indica que a população é mais variável, então você precisará de uma amostra maior para estimar com precisão a média da população.

A fórmula para determinar o tamanho mínimo da amostra

A fórmula para determinar o tamanho mínimo de amostra necessário para uma determinada população é a seguinte:

S = \ frac {\ frac {z ^ 2 \ times p \ left (1-p \ right)} {e ^ 2}} {1+ \ left (\ frac {z ^ 2 \ times p \ left (1- p \ direita)} {e ^ 2N} \ direita)}

Onde:

  • S = Tamanho mínimo da amostra que você deve pesquisar de acordo com seus dados.
  • N = Tamanho total da população. Este é o tamanho do segmento ou população que você deseja avaliar.
  • e = Margem de erro. Quando você amostra uma população, haverá uma margem de erro.
  • z = Quão confiante você pode estar de que a população selecionaria uma resposta dentro de um intervalo específico. A porcentagem de confiança se traduz no escore z, o número de desvios padrão que uma determinada proporção está longe da média.
  • p = Desvio padrão (neste caso 0.5%).

Douglas Karr

Douglas Karr é CMO de AbrirINSIGHTS e o fundador da Martech Zone. Douglas ajudou dezenas de startups de MarTech bem-sucedidas, auxiliou na due diligence de mais de US$ 5 bilhões em aquisições e investimentos da Martech e continua a auxiliar empresas na implementação e automatização de suas estratégias de vendas e marketing. Douglas é um especialista e palestrante em transformação digital e MarTech reconhecido internacionalmente. Douglas também é autor publicado de um guia para leigos e de um livro sobre liderança empresarial.

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