Referência

Tamanho da amostra por tamanho da população

Um dos aspectos mais surpreendentes do planejamento de pesquisas é que o tamanho da amostra não cresce em linha reta com o tamanho da população. Quando as populações atingem um tamanho suficiente, os tamanhos de amostra necessários sofrem apenas pequenas alterações, considerando as hipóteses padrão.

Por que o tamanho da população importa menos do que muitas pessoas imaginam.

Quando as populações se tornam grandes, os principais fatores que determinam o tamanho da amostra necessário são o nível de confiança, a margem de erro e a proporção estimada. O tamanho da população ainda importa, mas seu efeito se torna menor do que a maioria das pessoas imagina.

É por isso que uma população de 100.000 pessoas não requer uma amostra 10 vezes maior do que uma população de 10.000 pessoas.

Quando o tamanho da população importa mais

O tamanho da população importa mais quando o público é relativamente pequeno e conhecido, como algumas centenas de funcionários ou alguns milhares de clientes. Nesses casos, a correção para populações finitas pode reduzir consideravelmente o tamanho da amostra necessária.

Isso é especialmente relevante para pesquisas internas e para o contato com listas de e-mail.

Como usar esta página

Use esta página como uma referência rápida para o planejamento, e não como um substituto para a definição cuidadosa de suas premissas. A mesma população pode levar a diferentes metas de tamanho de amostra, dependendo do nível de confiança e da margem de erro escolhidos.

Se você deseja uma resposta precisa, use a calculadora em vez de confiar apenas no tamanho da população.

O que isso significa na prática?

O tamanho da população costuma ser mais relevante em grupos menores, onde uma pesquisa pode atingir uma parcela significativa do público total. É por isso que estudos baseados em listas se comportam de maneira diferente de pesquisas públicas abrangentes.

O erro prático a evitar é escolher uma amostra com base apenas no tamanho da população. As configurações de precisão ainda desempenham a maior parte do papel quando o público atinge um tamanho considerável.

  • Espera-se que o maior impacto populacional ocorra em públicos menores e já conhecidos.
  • Use a correção para populações finitas quando a amostra representar uma grande parte da lista.
  • Não assuma que populações grandes exigem amostras proporcionalmente enormes.
  • Defina o nível de confiança e a margem de erro antes de usar tabelas populacionais.

Páginas relacionadas para Tamanho da amostra por tamanho da população

Perguntas frequentes

O que vou aprender nesta página?
Um dos aspectos mais surpreendentes do planejamento de pesquisas é que o tamanho da amostra não cresce em linha reta com o tamanho da população. Quando as populações atingem um tamanho suficiente, os tamanhos de amostra necessários sofrem apenas pequenas alterações, considerando as hipóteses padrão.
Para quem é este guia de pesquisa?
Este guia é para pesquisadores, profissionais de marketing, equipes de operações e qualquer pessoa que esteja planejando uma pesquisa e queira tomar decisões melhores sobre precisão, tamanho de amostra e relatórios.
O que devo fazer depois de ler esta página?
Use a explicação desta página para escolher suposições realistas e depois vá para a calculadora ou para páginas relacionadas para estimar o tamanho de amostra ou a faixa de relatório de que você precisa.
Por que o tamanho da amostra para de crescer significativamente em populações grandes?
Porque, quando uma população é suficientemente grande, as suposições de precisão e confiança dominam o cálculo. O tamanho adicional da população acrescenta relativamente pouca incerteza em comparação com esses cenários.
Quando o tamanho da população deve influenciar meu planejamento?
O tamanho da população deve influenciar o planejamento principalmente quando o público-alvo é pequeno, conhecido e delimitado. Nesses casos, a correção para populações finitas pode reduzir consideravelmente a quantidade de amostra necessária.