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Um tamanho de amostra é uma pequena porcentagem de uma população usada para análise estatística. Por exemplo, ao descobrir quantas pessoas votariam em uma determinada pessoa em uma eleição, não é possível (financeira ou logisticamente) perguntar a todas as pessoas nos Estados Unidos sobre sua preferência de voto. Em vez disso, uma pequena amostra da população é coletada. O tamanho da amostra pode ser igual a algumas centenas ou igual a alguns milhares. Tudo depende de quais características você deseja que a amostra populacional tenha e de quão precisas você deseja que seus resultados sejam.
Baixo erro de amostragem
Toda vez que você pesquisa uma amostra de uma população (em vez de perguntar a todos), você obtém algumas estatísticas um pouco diferentes das estatísticas "verdadeiras". Isso é chamado de erro de amostragem e geralmente é expresso como pontos percentuais. Por exemplo, uma pesquisa pode ter mais ou menos "dez pontos". Em outras palavras, se um pesquisador descobrir que 55% das pessoas votarão em um determinado candidato, mais ou menos dez pontos, estão realmente dizendo que algo entre 45 e 65% votará nesse candidato. Uma boa amostra terá um erro de amostragem baixo (um ponto ou dois).
Alto nível de confiança
O nível de confiança é baseado na teoria de que quanto mais você amostrar uma população, mais os dados se assemelham a uma curva de sino. Os níveis de confiança são expressos como uma porcentagem, como um "nível de confiança de 90%". Quanto maior o nível de confiança, maior a certeza do pesquisador de que seus dados se parecem com uma curva em sino: um nível de confiança de 99% é desejável e provavelmente terá melhores resultados do que um nível de confiança de 90% (ou menor).
Grau de variabilidade
O grau de variabilidade refere-se à diversidade de uma população. Por exemplo, uma pesquisa de todos os partidos políticos sobre assistência médica provavelmente resultará em uma variação mais ampla nas respostas do que uma simples pesquisa de um único partido. Quanto maior a proporção declarada, maior o nível de variabilidade, com 0,5 sendo o valor mais alto (e possivelmente o menos desejável). Para amostras menores, você deseja ver um baixo grau de variabilidade (por exemplo, .2).