Aprenda a fazer o cálculo amostral para sua pesquisa quantitativa

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O cálculo amostral é o modelo estatístico que nos informa a quantidade de pessoas ou de eventos que se deve ter na amostra para atingir a confiabilidade nos resultados.


Você está fazendo uma pesquisa quantitativa para o seu TCC, mas ainda não sabe como fazer o cálculo amostral?

Então, me deixa te ajudar. Depois que você souber os conceitos do cálculo amostral, eu juuuuuro que tudo vai ficar mais simples.

Pega teu café e vem comigo 🙂

O QUE É AMOSTRAGEM?

O primeiro passo para aprender a fazer um cálculo amostral é entender o que é amostragem. Afinal de contas, a partir do cálculo amostral você quer chegar na amostragem perfeita para sua pesquisa 🙂

De forma geral, amostragem é um procedimento rigoroso para escolher membros de uma população inteira, de forma que seja possível fazer análises e chegar em conclusões sobre a população inteira.

Em outras palavras, a amostragem é uma parte da população que permite concluir e caracterizar a população inteira.

A definição da amostragem serve, portanto, para viabilizar algumas pesquisas quantitativas e racionalizar recursos.

Vamos pensar, por exemplo, um projeto de pesquisa que queira investigar a possibilidade de uma doença nas pessoas brasileiras de mais de 50 anos. Seria bastante difícil analisar o prontuário médico de todas as pessoas nessa condição. É aí que entra a amostragem.

Ou seja: para que seja possível definir uma amostra que represente todo o conjunto de interesse. E para isso, temos que pensar em muitas questões importantes.

Afinal de contas, ao analisar apenas uma parte para chegar em conclusões que representam uma população inteira, temos que ter em mente que vão existir alguns desvios da realidade.

Se formos analisar, por exemplo, em uma monografia sobre o hábito alimentar entre a população brasileira inteira, a nossa amostra pode sofrer desvios se selecionarmos mais jovens do que idosos; mais crianças do que adultos; mais pessoas de regiões frias do que regiões quentes. E assim por diante.

Por essa razão, é fundamental delimitar alguns conceitos importantes.

Conceitos básicos

Antes de seguir no estudo de cálculo amostral, vamos fixar esses conceitos.

População

A população é a totalidade de itens, de pessoas ou de elementos que contém todas as informações disponíveis para tirar alguma conclusão.

Por exemplo, se pensarmos no contexto de eleições municipais, a população seriam todas as pessoas que têm capacidade civil de votar.

Característica populacional

Esse é o aspecto da população que a pesquisa quer medir.

Amostragem

Como foi dito, é a parcela do universo inteiro da pesquisa científica que será efetivamente investigado.

Erro amostral

É a porcentagem de variação dos resultados da pesquisa.

Por exemplo: uma dissertação de mestrado 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. Quanto menos variações existir na população, a amostragem necessária para a pesquisa será menor. Afinal, vão existir menos grupos que precisarão ser representados.

Nível de confiança

É o índice que demostra a probabilidade dos resultados refletirem as opiniões de toda a população.

Por exemplo: uma tese de doutorado com nível de confiança de 95% quer dizer que se repetir a pesquisa por 100 vezes, em 95 o resultado será o mesmo.

Margem de erro

É a diferença do resultado que a pesquisa pela amostra encontrou para a média da população. Logo, existe uma relação inversamente proporcional entre a margem de erro e o tamanho da amostra.

Isso significa que quando menor for a margem de erro, maior terá de ser a amostra.

Aleatoriedade

Para termos resultados muito próximos da realidade da população, a escolha da amostragem deve ser totalmente aleatória. Isso porque quanto menos presa a amostra for a uma categoria, mais a amostragem representará a população como um todo.

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 que se relacionam. Então, a alteração de um desses fatores altera os demais.

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

Como funciona o cálculo amostral?

A pesquisa quantitativa necessita de indicadores numéricos confiáveis para que, através da análise de dados, possa retornar com resultados importantes para desenvolver o conhecimento científico.

Isso quer dizer que a pesquisa deve trabalhar com critérios estatísticos rígidos. Caso contrário, os resultados da pesquisa tornam-se contestáveis. Isso significa também escolher um tamanho ideal da amostragem.

Para se chegar ao número ideal da amostra, utiliza-se um modelo estatístico que nos informa a quantidade de pessoas ou de eventos que se deve coletar para atingir a confiabilidade nos resultados.

O modelo estatístico também é denominado de cálculo amostral e parte de uma fórmula específica.

Fórmula do cálculo amostral

Para encontrar o número ideal da amostragem, é necessário usar o teorema do limite central.

Ele 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.

Representa-se o teorema pela seguinte fórmula:

n=N Z² p (1-p)(N-1) e² + Z² p (1-p)

Em que:

n = é o tamanho da amostra que queremos calcular (amostragem)

N = é tamanho do universo (ou seja, a população)

Z = é o desvio do valor médio que é aceito para alcançar o nível de confiança que se deseja

e = é a margem de erro máximo que se admite

p = é a proporção que se espera encontrar

O resultado obtido com a amostragem será o mais provável de ser encontrado também no universo total da pesquisa.

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. Esse é o nível de confiança.

A distância que é necessária 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.

Dessa forma, chega-se ao número da amostra que será preciso investigar para alcançar um resultado confiável para sua pesquisa do TCC.

Descomplicando o cálculo amostral

Você entendeu como se chega a uma amostra ideal para seu trabalho acadêmico?

Mas, se você tem dificuldades para lidar com os números, não se preocupe. Você não precisa fazer todos esses cálculos com fórmulas complicadas para fazer uma pesquisa quantitativa.

A boa notícia é que existem muitos sites na internet que oferecem o serviço de calculadora de amostragem de forma gratuita. Dessa forma, basta você acessar e inserir os dados da sua pesquisa e pronto!

A calculadora faz todo esse trabalho e resolve o cálculo de amostragem para você.

Vamos testar se você absorveu os conteúdos?

Vamos testar se você absorveu os conteúdos?

Vamos pensar em um projeto de iniciação científica sobre o incêndio no Pantanal do Brasil, em que pesquisadores querem analisar o impacto do fogo em todas as onças-pintadas. Para isso, conseguiram incluir câmeras para acompanhar o comportamento de 50 onças-pintadas.

Nesse caso, o conjunto de todas as onças-pintadas que existem no Pantanal do Brasil é:

FORMATAÇÃO AUTOMÁTICA DE TRABALHOS NAS NORMAS DA ABNT

Agora você já deve sabe fazer o cálculo de amostragem, mãos à obra?

Só não se esqueça de que, independentemente do tipo de trabalho acadêmico, você deve seguir a formatação das normas da ABNT.

E nisso nós podemos te ajudar. O Mettzer é um editor de textos, que formata, de forma automática, todos os seus trabalhos nas normas da ABNT: desde a capa até as referências bibliográficas.

Já são mais de 450 mil estudantes e pesquisadores que usam o Mettzer todos os dias.

Então, se você ainda não conhece o Mettzer, essa é uma ótima oportunidade de conhecer.

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