Descubra quantas respostas uma pesquisa precisa para um dado nível de confiança e margem de erro.
Uma pesquisa nunca alcança todo mundo, então ela estima. O tamanho da amostra é o que define a qualidade dessa estimativa, e depende de três escolhas: quanta confiança você quer ter (o nível de confiança), quanto erro você aceita em torno do resultado (a margem de erro) e quão divididas você espera que sejam as respostas (a proporção esperada). Pergunte a 385 pessoas ao acaso e, com 95% de confiança, o seu resultado ficará a até ±5 pontos percentuais do que a população inteira teria respondido.
O cálculo usa a fórmula de Cochran: n₀ = z² × p × (1 − p) ÷ e². O valor de z vem da distribuição normal — 1,645 para 90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,576 para 99%. Quando você informa o tamanho da população, a correção para população finita é aplicada por cima: n = n₀ ÷ (1 + (n₀ − 1) ÷ N). É essa correção que torna mais barato pesquisar um grupo pequeno: 1.000 pessoas com 95% de confiança e ±5% exigem 278 respostas, não 385.
Duas coisas surpreendem as pessoas. Primeiro, o tamanho da população importa muito menos do que se imagina — acima de mais ou menos 100.000 a amostra necessária quase não muda, e é por isso que pesquisas nacionais entrevistam cerca de 2.000 pessoas, tenha o país 50 ou 200 milhões de habitantes. Segundo, cortar a margem de erro pela metade custa quatro vezes mais amostra, porque o erro aparece elevado ao quadrado no denominador. A proporção padrão de 50% é deliberada: é o valor que maximiza a amostra necessária, então dá o número mais seguro quando você não tem uma estimativa prévia. O cálculo roda inteiramente no seu navegador.
n₀ = z² × p × (1 − p) ÷ e², onde z = 1,645 (90%), 1,96 (95%) ou 2,576 (99%), p é a proporção esperada e e é a margem de erro, ambas em decimal. Para uma população finita N: n = n₀ ÷ (1 + (n₀ − 1) ÷ N), arredondado para cima.
Significa que o valor real da população inteira está, com grande probabilidade, a até 5 pontos percentuais do seu resultado. Se 60% da sua amostra diz sim com ±5% a 95% de confiança, o número verdadeiro provavelmente está entre 55% e 65%.
Porque 50% é o pior caso: maximiza p × (1 − p) e, portanto, a amostra necessária. Usá-lo garante que a amostra seja grande o bastante mesmo que você tenha errado o palpite sobre a divisão.
Sim. Acima de cerca de 100.000 pessoas, a amostra necessária é praticamente a mesma de uma população infinita. A precisão depende de quantas pessoas você pergunta, não de quantas existem.
Mais do que o número mostrado, porque nem todo mundo responde. Se você espera uma taxa de resposta de 20%, envie cerca de cinco vezes a amostra calculada para terminar com respostas suficientes.
Não. A fórmula roda em JavaScript no seu dispositivo e a página não faz nenhuma requisição de rede com o que você digita.
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