Nível de confiança versus margem de erro
Essas duas configurações são frequentemente mencionadas juntas, mas desempenham funções diferentes. O nível de confiança controla a certeza, enquanto a margem de erro controla a precisão.
O nível de confiança diz respeito à certeza.
O nível de confiança descreve o grau de certeza que você deseja ter de que seu intervalo contém o valor real da população em amostragens repetidas. Maior confiança significa mais cautela e, geralmente, uma amostra maior necessária.
Em trabalhos práticos de levantamento topográfico, 95% é a opção mais comum, pois equilibra rigor e custo.
A margem de erro diz respeito à precisão.
A margem de erro indica a amplitude da faixa de incerteza em torno de uma estimativa. Margens de erro menores significam intervalos de incerteza mais estreitos, mas exigem amostras maiores.
É por isso que passar de +/- 5% para +/- 3% pode aumentar drasticamente o tamanho da amostra.
Como eles trabalham juntos
Se você aumentar o nível de confiança e diminuir a margem de erro simultaneamente, o tamanho da amostra aumenta rapidamente, pois você estará buscando mais certeza e mais precisão ao mesmo tempo.
Quando a amostra necessária parece muito grande, essas são geralmente as primeiras suposições a serem revisadas.
Qual cenário revisitar primeiro?
Quando a exigência de amostra parece muito alta, a margem de erro costuma ser a configuração mais prática a ser reavaliada primeiro, pois uma meta de precisão muito rigorosa pode ser cara. O nível de confiança também é importante, mas as equipes geralmente o utilizam por padrão em 95% por um bom motivo e ajustam a precisão em vez disso.
Isso não significa que uma configuração seja mais importante que a outra em princípio. Significa que as vantagens e desvantagens de cada uma se apresentam de forma diferente em projetos reais, e a melhor escolha depende da consequência de estar errado versus estar impreciso.
- Utilize o nível de confiança para gerenciar os padrões de certeza.
- Use a margem de erro para controlar o quão precisa deve ser a estimativa.
- Espere que o tamanho da amostra aumente rapidamente quando ambos os critérios forem reforçados.
- Analise ambas as configurações antes de aceitar uma meta irrealista.