Como calcular o número de respondentes necessário

Este é o tamanho da população inteira que você quer representar.

Pense sobre o possível tamanho da sua população-alvo. Por exemplo, se você estiver enviando um questionário para usuários de iPhone do sexo masculino em São Paulo, é preciso fazer uma pesquisa para determinar quantos homens no total se encaixam nesse critério.

A margem de erro informa a probabilidade de erro de uma medição. É um percentual que descreve a probabilidade de as opiniões e o comportamento da amostra pesquisada se desviarem daqueles da população total. Para calcular sua margem de erro, utilize a nossa calculadora de margem de erro.

Quanto menor a margem de erro, maior será a probabilidade de você obter a resposta exata em determinado nível de confiança.

Em geral, quanto maior for o tamanho da sua amostra, menor será a margem de erro. Quanto mais próxima estiver sua amostra do tamanho da sua população, maior será a probabilidade de seus resultados serem representativos. É por isso que o tamanho recomendado da amostra na tabela abaixo fica menor à medida que a sua tolerância a erros aumenta.

Vamos imaginar, por exemplo, que tenhamos perguntado a 400 pessoas se elas têm uma opinião favorável ou desfavorável em relação ao Barack Obama e 55% delas responderam que são favoráveis. Usando um nível de confiança de 95% e uma margem de erro de ± 5%, se repetíssemos essa pesquisa 100 vezes sob as mesmas condições, 95 das 100 vezes a resposta seria algo entre 50% e 60%.

O nível de confiança informa o nível de confiabilidade de uma medição. Padrões comuns utilizados por pesquisadores são 90%, 95% e 99%.

Um nível de confiança de 95% significa que, se a mesma pesquisa fosse repetida 100 vezes sob as mesmas condições, 95 das 100 vezes a medição ficaria dentro da margem de erro.

Ao calcular o tamanho da amostra, use o Valor Z do seu nível de confiança. O Valor Z é o número de desvios padrão a que uma proporção está distante da média.

Os requisitos de tamanho de amostra variam de acordo com a porcentagem de sua amostra que optou por uma resposta. Por exemplo, se, em um questionário anterior, você descobriu que 75% de seus clientes afirmaram estarem satisfeitos com seu produto e quer realizar esse questionário outra vez, use p = 0,75 para calcular o tamanho da amostra necessário.

Se você estiver aplicando um questionário pela primeira vez e, como a maioria dos questionários tem mais de uma pergunta (portanto, um valor de mais de 1% a ser avaliado), recomendamos usar p = 0,5 para calcular o tamanho ideal da amostra. Isso produz uma estimativa de tamanho de amostra que não é muito conservadora nem muito ampla.