Cálculo Amostral Online (calculadora para tamanho da amostra)

O cálculo amostral é uma das referências mais completas para análises, estudos e pesquisas de campo onde é necessário ter um determinado número de amostragem. Esse tema bastante complexo faz parte do dia a dia de vários profissionais e até mesmo de estudantes que precisam de um Trabalho de Conclusão de Curso com dados reais e válidos.

Neste post, falaremos o que é cálculo amostral, para que ele serve, quais são os conceitos desse cálculo e as principais características da amostragem. Além disso, ensinaremos através de alguns exemplos como fazer o cálculo amostral de forma simples e fácil. Confira tudo isso a seguir e muito mais.

 

 

O que é cálculo amostral?

O cálculo amostral é um importante instrumento para pesquisas do tipo quantitativa, onde é necessário obter através de números os dados para a pesquisa. Nesse caso, também é necessário que exista um número confiável e mínimo de amostragem para que essa pesquisa seja o mais próxima do real. Por se tratar de critérios estatísticos, toda pesquisa precisa de um cálculo amostral para saber o número exato de amostra necessária para obter os dados de forma válida.

Esse número ideal é obtido através de vários parâmetros importantes. Mas em todos os casos, o mais correto é realizar o cálculo para saber exatamente quantas pessoas ou eventos devem ser avaliados pela pesquisa. Nesse caso, o cálculo precisa ser realizado com base na população, amostra, erro amostral, distribuição da população e nível de confiança. Todas essas variáveis contribuem para um cálculo mais exato e completo.

• Calcular Ponto de Equilíbrio
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Conceitos e variáveis

Agora que já sabemos o que é cálculo amostral e para que ele serve, vamos aos conceitos desse cálculo e às variáveis que existem. Qualquer pesquisa feita por meio de estatística precisa ter variáveis, uma vez que nenhum dado é 100% exato. Sendo assim, temos as variáveis que podem surgir como erro amostral, nível de confiança da pesquisa realizada, entre outras variáveis importantes para o cálculo amostral.

Já o conceito desse cálculo é bastante simples: o cálculo amostral é uma ferramenta utilizada em pesquisas estatísticas para se obter um determinado número mínimo que será utilizado para obter os dados para a pesquisa. Por exemplo, vamos supor que determinada pesquisa queira saber a preferência de cor em um município. Para que os pesquisadores não tenham que entrevistar todos os habitantes deste município, é feito o cálculo amostral que determina o número mínimo de moradores que deverão ser entrevistados.

Mas para que esse cálculo seja realizado com exatidão, é necessário aplicar as variáveis que já mencionamos. Sendo assim, confira a seguir cada uma dessas variáveis e as suas principais características para o cálculo amostral:

 

População

A variável de população de um cálculo amostral se aplica ao total de pessoas ou ainda de eventos que deverá ser objeto de pesquisa para os dados estatísticos. No nosso exemplo anterior, a totalidade seria todos os habitantes do município. No caso de eventos, essa totalidade se aplica aos eventos que serão avaliados pela pesquisa.

 

Amostra

Essa etapa do cálculo amostral trata-se exatamente do resultado do cálculo. Ou seja, esse indicador é exatamente a quantidade de pessoas que serão entrevistadas para a pesquisa ou ainda a quantidade de eventos que serão investigados. Isso significa que será apenas uma parcela da totalidade definida anteriormente.

 

Erro amostral

Já o erro amostral é justamente a variação que pode ocorrer nos resultados apresentados pela pesquisa. Esse indicador é expresso em porcentagem no cálculo amostral, e dita exatamente qual é o percentual de erro que pode ocorrer nos resultados de toda a pesquisa realizada. Por exemplo, vamos supor que determinada pesquisa indique que 56% da população brasileira está insatisfeita com o governo atual, onde o erro amostral é de 3%. O erro amostral indicado nesse exemplo aponta que o resultado da pesquisa pode variar em até 3 pontos percentuais, tanto para mais quanto para menos. Sendo assim, o resultado pode ser 53% ou ainda 59%.

 

Distribuição da população

A distribuição da população, ou homogeneidade é medida por meio de um índice. Esse indicador muito importante determina como a população analisada, que pode ser pessoas ou eventos, está distribuída de acordo com a localidade pesquisada. Quanto menor for a variação entre a população, menor será o nível de amostra necessário para a coleta das informações. Isso porque um grupo menor de pessoas ou eventos conseguirá representar aquela totalidade pesquisada.

 

Nível de confiança

Já o nível de confiança é o indicador de que os resultados obtidos realmente refletem as opiniões e observações de pessoas ou eventos pesquisados. Nesse caso, o indicador também é descrito na forma de porcentagem, o que indica a probabilidade de que aqueles dados sejam interpretações reais da população pesquisada. O nível de confiança indica que caso seja realizado 100 pesquisas idênticas àquela, o resultado será igual em um determinado número de vezes. Vamos supor que o nível de confiança seja de 70%. Nesse caso, 70 resultados de 100 pesquisas realizadas serão exatamente iguais.

 

Como fazer o cálculo amostral?

O cálculo amostral é realizado a partir de uma fórmula bem simples e fácil. Para calcular o número mínimo de população que precisa ser pesquisada, você deve aplicar a seguinte fórmula: n = N Z² p (1-p)(N-1) e² + Z² p (1-p). A interpretação de cada um desses elementos é feita da seguinte forma:

• n = é o tamanho da amostra obtido por meio do cálculo;
• N = total da população pertencente a pesquisa;
• Z = desvio indicado ao valor médio aceitável para que o nível de confiança seja atingido;
• e = é a margem de erro máxima que a pesquisa permite;
• p = é a proporção que desejamos encontrar no cálculo.

Para obter o resultado correto para a sua amostragem, você deve simplesmente substituir cada uma das informações acima e realizar o cálculo conforme a fórmula indicada para o cálculo amostral. Dessa forma, você poderá obter a amostragem correta para qualquer pesquisa ou análise estatística. Mas para que o resultado seja mais correto, informe os dados para o cálculo corretamente.