Calculadora de tamanho de amostra

Calcule o tamanho da amostra necessário para pesquisas e estudos com níveis de confiança e margem de erro.

Para obter ajuda com aprendizado e lição de casa — verifique cálculos críticos de forma independente.

Avaliado por Conselho Editorial de Matemática da CalculatorDrive · Última atualização

Calculadora

Faixa: 0,1% a 50%

Se estiver em branco, utiliza estimativa conservadora de 50%

Se fornecido, aplica correção de população finita

Insira o nível de confiança, a margem de erro e outros parâmetros para calcular o tamanho da amostra necessário.

A resposta curta

O tamanho da amostra necessário aumenta com o nível de confiança que você deseja ter e diminui à medida que você aceita uma margem de erro maior. Para uma proporção, n = (z² × p × (1−p)) ÷ e², onde z vem do seu nível de confiança, p é a proporção esperada (0,5 se for desconhecida) e e é a sua margem de erro aceitável. Margens mais estreitas e maior confiança aumentam o tamanho da amostra necessária, muitas vezes de forma dramática.

Principais conclusões

  • Cortar a margem de erro pela metade quadruplica aproximadamente o tamanho da amostra exigido, uma vez que e é elevado ao quadrado no denominador.
  • Usar p = 0,5 quando a verdadeira proporção é desconhecida é a escolha mais segura, uma vez que p(1−p) é maximizado aí - qualquer outra estimativa só precisaria de uma amostra menor se você acertasse.
  • Um tamanho de população finito e conhecido permite aplicar uma correção que reduz significativamente a amostra necessária para populações menores, mas faz pouca diferença quando a população é muito maior que a amostra.
  • Estimar uma média requer uma estimativa do desvio padrão da população, não uma proporção — os dois tipos de cálculo utilizam fórmulas relacionadas, mas diferentes.

A fórmula de proporção do tamanho da amostra

n = (z² × p × (1 − p)) / e²

z vem do nível de confiança (1,96 para 95%), p é a proporção populacional esperada e e é a margem de erro expressa como decimal (5% = 0,05).

Por que a margem de erro domina a fórmula

Margem de erro N necessário (95% de confiança, p = 0,5)
10%97
5%385
2.5%1,537
1%9,604

Reduzir para metade a margem de erro quadruplica aproximadamente o tamanho da amostra necessário – é por isso que as sondagens nacionais normalmente se contentam com uma margem de ±3-5% em vez de perseguir uma precisão de ±1%, o que exigiria dezenas de milhares de entrevistados.

Exemplo resolvido: planejando uma pesquisa

You want 95% confidence and a 5% margin of error, with no prior estimate of the proportion.

n = (1,96² × 0,5 × 0,5) / 0,05² = 0,9604 / 0,0025 ≈ 384,16

Arredondar: n = 385

O tamanho da amostra sempre é arredondado para cima, nunca para baixo — um respondente fracionário não é possível, e o arredondamento para baixo deixaria você um pouco abaixo da precisão desejada.

Erros comuns a evitar

  • Esperar que uma margem de erro reduzida à metade duplique o tamanho da amostra - em vez disso, quadruplica-o aproximadamente, uma vez que e é ao quadrado.
  • Guessing a proportion far from 50% "to be safe" — that actually shrinks the calculated sample size, the opposite of conservative; 50% is the truly conservative (maximum) choice.
  • Aplicando a correção de população finita a uma população efetivamente infinita (pesquisas nacionais, tráfego na web) — a correção quase não muda nada nessa escala.
  • Confundir a fórmula da proporção com a fórmula da média – a versão da média precisa de uma estimativa do desvio padrão, não de uma proporção.

Perguntas frequentes

Por que o tamanho da amostra é importante nas estatísticas?

Uma amostra muito pequena produz estimativas não confiáveis ​​e intervalos de confiança amplos. O tamanho adequado detecta efeitos reais e mantém a margem de erro dentro do seu alvo.

Quais entradas orientam as fórmulas de tamanho de amostra?

O nível de confiança, a margem de erro, a variabilidade populacional e se você estima uma proporção ou uma média afetam o tamanho da amostra necessário.

O tamanho da população sempre importa?

Para grandes populações, o tamanho da amostra depende principalmente da margem de erro e da variabilidade. Para pequenas populações finitas, um fator de correção pode reduzir o n necessário.

O que é poder estatístico?

Poder é a chance de detectar um efeito quando ele existe. Estudos com pouca capacidade muitas vezes perdem resultados reais; o planejamento do tamanho da amostra equilibra poder, custo e precisão.

Como faço para usar esta calculadora de tamanho de amostra?

Selecione o tipo de estudo, insira o nível de confiança, a margem de erro e a variabilidade estimada e clique em Calcular para obter o tamanho de amostra recomendado.

Por que devo usar p = 0,5 quando não conheço a proporção da população?

Quando a verdadeira proporção é desconhecida, 50% é a suposição mais segura porque p × (1 - p) — o termo que determina o tamanho da amostra — atinge seu máximo quando p = 0,5. Qualquer outra divisão, como 20/80 ou 90/10, produz um tamanho de amostra calculado menor, portanto, usar 50% garante que seu estudo tenha potência adequada, independentemente de qual seja a proporção real.

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