Cálculo amostral para pesquisa quantitativa: Aprenda como fazer

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Escrever um TCC é uma tarefa que exige diversas etapas e procedimentos, como buscar por tema e referências, leitura, análise, entre outros elementos que são partes fundamentais e indispensáveis para uma monografia.

E uma das partes mais importantes desse processo de produzir um Trabalho de Conclusão de Curso é a pesquisa, que funciona como uma espinha dorsal que dá forma e sustentação ao projeto.

A pesquisa a ser desenvolvida na monografia é tão importante que já falamos dela algumas vezes por aqui, seja apresentando algumas metodologias específicas, como a pesquisa de campo e o estudo de caso, ou falando sobre o tema de forma mais geral, como quando explicamos as pesquisas quantitativa e qualitativa.

E é justamente sobre essa abordagem que iremos falar hoje, pois apesar de ser muito utilizada, é comum que os graduandos fiquem na dúvida sobre como aplicá-la no seu TCC, principalmente no que diz respeito à definição do cálculo amostral para a pesquisa quantitativa.

Por este motivo, vamos apresentar neste post como você pode determinar este número e selecionar uma amostra que seja ideal para sua pesquisa. Confira a seguir!

Como funciona o cálculo amostral?

A pesquisa quantitativa necessita de indicadores numéricos confiáveis para poder retornar resultados embasados que vão fomentar a produção de uma boa monografia.

Isso quer dizer que ela trabalha com critérios estatísticos rígidos, isto é, ela precisa de uma amostra de pesquisa bem definida, caso contrário pode retornar resultados contestáveis.

Para se chegar à este número ideal de amostra, é utilizado um modelo estatístico que nos informa a quantidade de pessoas ou eventos que deve-se coletar para atingir a confiabilidade desejada no resultados obtidos.

Este modelo estatístico é o cálculo amostral, e ele é constituído pelas seguintes variáveis:

  • População: totalidade do universo de indivíduos ou eventos que é objeto da pesquisa;
  • Amostra: parcela do universo da pesquisa que será efetivamente investigado/entrevistado;
  • Erro amostral: porcentagem de variação dos resultados da pesquisa. Por exemplo: uma pesquisa que quer encontrar a proporção de brasileiros com casa própria possui índice de erro de 5%. Suponha que a pesquisa retorne o resultado de que 45% da população possui casa própria, o erro amostral indica que o resultado real pode variar em 5 pontos percentuais para mais ou para menos, ou seja, o número de brasileiros com casa própria fica entre 40% e 50% da população;
  • Distribuição da população: índice de homogeneidade da população objeto da pesquisa. Quanto menos variada for a população, menor será a amostragem necessária, pois existirão menos grupos de pessoas que precisarão ser representados;
  • Nível de confiança: índice que mostra a probabilidade dos resultados obtidos refletirem as opiniões da população pesquisada. Por exemplo: uma pesquisa com nível de confiança de 95% quer dizer que se aquela mesma pesquisa for repetida 100 vezes, em 95 delas o resultado obtido será o mesmo.

Agora que você conhece os elementos que compõem o cálculo amostral, é preciso compreender como ele funciona.

É importante ter em mente que margem de erro, nível de confiança e tamanho da amostra são itens relacionados e a alteração de um desses fatores também altera os outros.

Assim, se você quiser obter uma margem de erro e um nível de confiança determinado, também vai precisar de um tamanho de amostra mínimo correspondente.

Para encontrar o número da amostra a ser pesquisada a partir das variáveis elencadas acima, é preciso fazer uso do teorema do limite central, que fornece suporte matemático ao conceito de que a média de uma amostra aleatória de uma população grande tende a estar próxima da média da população completa. Este teorema é representado pela seguinte fórmula:

n=N Z² p (1-p)(N-1) e² + Z² p (1-p)

Onde:

n = o tamanho da amostra que queremos calcular;

N = tamanho do universo;

Z = o desvio do valor médio que é aceito para alcançar o nível de confiança desejado;

e = a margem de erro máximo que é admitida;

p = a proporção que se espera encontrar.

O resultado obtido com a amostra será o mais provável de ser encontrado também no universo total da pesquisa e conforme nos distanciamos desse valor (para cima ou para baixo), os resultados serão valores cada vez menos prováveis.

Então, como a probabilidade diminui conforme você se distancia da média, é possível criar um intervalo ao redor do valor mais provável, que é o nível de confiança, e a distância que é preciso tomar a partir desse valor mais provável é o que vai determinar a margem de erro.

Conhecendo as propriedades matemáticas que definem o cálculo amostral, é possível adaptar as fórmulas da distribuição gaussiana para o objeto da sua pesquisa e assim encontrar o número da amostra que será preciso investigar para alcançar um resultado confiável para ser utilizado em seu TCC.

Descomplicando o cálculo amostral

Neste ponto, esperamos que você tenha compreendido como se chega à uma amostra ideal para se trabalhar na pesquisa quantitativa, mas se você tem dificuldades para lidar com os números, não se preocupe: não será preciso ficar fazendo cálculos e trabalhando com fórmulas complicadas para poder utilizar a pesquisa quantitativa na sua monografia.

Existem diversos sites na internet que oferecem o serviço de calculadora de amostragem de forma gratuita! Basta acessar, inserir alguns dados (como universo total da pesquisa e nível de confiança e margem de erro desejados) e pronto!

A calculadora retorna o número da amostra que você deve entrevistar para seu TCC. Essa calculadora é uma que você pode usar.

Assim como estas calculadoras online facilitam sua vida no TCC, o Mettzer é outra ferramenta online que vai descomplicar muito sua vida no momento de produzir sua monografia, já que se trata de um editor acadêmico que formata seus trabalhos de acordo com as normas ABNT de forma automática.

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Resumo
Artigo
Aprenda como fazer cálculo amostral para pesquisa quantitativa
Descrição
Vamos apresentar neste post como você pode faze um cálculo amostral para pesquisa quantitativa e usar em sua pesquisa acadêmica. Confira nesse artigo!
Autor
Publicador
Mettzer

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