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Calculadora de tamanho de amostra para pesquisa

Planeje antes de coletar quantas respostas completas sua pesquisa précisa. Escolha nível de confiança, margem de erro, proporção suposta e, se souber, o total da população para definir uma meta defensável de respostas para uma estimativa de proporção.

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Exemplos

Voce vai disparar uma pesquisa ampla para clientes e quer uma meta padrao de 95% / +/-5% sem uma estimativa previa confiavel ainda.

Meta de respostas
385 respostas completas
Base de população grande
385 respostas
Taxa de apoio suposta
50%
Valor crítico (z*)
1,96 none

Nenhum tamanho de população foi informado, entao o plano fica na base de população grande. Manter 50% e conservador porque essa formula gera assim a maior amostra necessária.

Ferramenta de planejamento apenas para proporcoes de pesquisa. A meta depende do nivel de confiança, da margem de erro e da proporção suposta, e não corrige viés, não resposta, frame fraco, estudos de médias, poder experimental nem problemas de causalidade.

Foi útil?

Exemplos

Como funciona

Fórmula

n0=z2⋅p⋅(1−p)e2n_0 = \dfrac{z^2 \cdot p \cdot (1-p)}{e^2}

n=n01+n0−1Nn = \dfrac{n_0}{1 + \dfrac{n_0 - 1}{N}}

z=Φ−1 ⁣(1−1−C2)z = \Phi^{-1}\!\left(1 - \dfrac{1-C}{2}\right)

Variáveis

n0n_0

Tamanho base da amostra para população grande

nn

Tamanho da amostra ajustado para população finita

zz

Valor crítico normal bicaudal para o nivel de confiança escolhido

pp

Proporcao suposta expressa como parcela decimal

ee

Margem de erro desejada expressa como parcela decimal

NN

Tamanho total da população quando ela e limitada e conhecida

Informe o nivel de confiança que voce quer defender, a margem de erro aceitavel e a proporção esperada para a resposta principal. A calculadora estima primeiro a base de população grande e depois aplica, se necessário, a correção de população finita quando voce conhece o total de alunos, membros ou clientes. O resultado principal sempre e arredondado para cima porque voce précisa de uma meta inteira de respostas.

Esta página usa a formula padrao de planejamento para proporcoes em pesquisas: n0=z2p(1−p)/e2n_0 = z^2 p(1-p)/e^2, em que pp e a proporção suposta em forma decimal e ee e a margem de erro desejada em forma decimal. Se voce informar uma população limitada NN, aplica-se a correção de população finita n=n0/(1+(n0−1)/N)n = n_0 / (1 + (n_0 - 1) / N).

O nivel de confiança e convertido em um valor crítico normal bicaudal zz. A resposta final sempre e arredondada para o próximo número inteiro. O valor de 50% aparece em destaque porque maximiza p(1−p)p(1-p) e por isso produz a maior amostra necessária dentro desse modelo.

Perguntas frequentes

01O que exatamente está calculadora planeja?
Ela planeja quantas respostas completas voce deve buscar antes da coleta quando o resultado final e uma proporção, como taxa de apoio, aprovacao ou parcela que escolhe uma resposta. E uma ferramenta de planejamento de précisao para pesquisa, não uma explicacao posterior de incerteza depois que a coleta acabou.
02Por que 50% e o padrao conservador?
Porque a formula depende de p(1-p), e esse termo atinge o maximo em p = 0,50. Se voce não tem uma estimativa previa confiavel, 50% gera a maior amostra necessária e, portanto, a meta de planejamento mais segura.
03Quando a correção de população finita importa?
Ela importa quando a população alvo não e muito grande em relacao a amostra que voce pretende coletar, como uma turma, um cadastro de membros ou uma lista limitada de clientes. Nesses casos, a meta ajustada pode ficar bem abaixo da base de população grande.
04Qual e a diferença para a Calculadora de intervalo de confiança, a Calculadora de distribuicao normal e a Calculadora de estatistica?
A Calculadora de intervalo de confiança interpreta uma amostra já coletada. A Calculadora de distribuicao normal responde perguntas de probabilidade sob um modelo de curva normal. A Calculadora de estatistica resume dados existentes. Esta página responde a uma pergunta anterior: quantas respostas completas vale a pena buscar antes de lancar a pesquisa.
05O que está calculadora não cobre?
Ela não faz análise de poder para experimentos, nem estudos baseados em médias, nem alegações causais, nem desenho de ponderacao, nem correção de não resposta. Uma amostra matematicamente grande não corrige viés, pergunta ruim ou frame pouco representativo.

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