Calculadora de dimensão da amostra
Quantas entrevistas completas são necessárias para atingir a precisão pretendida?
385 entrevistas completas
Para atingir esse número de questionários completos, seria necessário convidar cerca de 1540 pessoas, com a taxa de conclusão acima.
Como usar
Escolha o grau de confiança que pretende, o erro que pode aceitar e, se souber, a dimensão do grupo que está a descrever. A calculadora devolve o número de entrevistas completas e o número de pessoas que teria de convidar, tendo em conta a taxa de conclusão que espera.
Se a sua amostra for ponderada ou vier de um painel, aumente o efeito de desenho para que a resposta se mantenha sólida. Consulte as nossas normas para saber como comunicamos os resultados de painéis, ou a calculadora da margem de erro para verificar uma amostra que já tenha.
Está a planear um estudo real?
Utilize a ferramenta de definição do âmbito para ver o que torna um estudo um trabalho maior, ou ver como realizamos estudos Pulse, estudos de acompanhamento e estudos completos.
Perguntas frequentes
O que pressupõe a calculadora?
Uma amostra aleatória simples de uma pergunta de sim ou não, com a aproximação normal habitual. O efeito de desenho permite alargar a resposta para a ponderação e para painéis que não são amostras aleatórias.
Porque usar um efeito de design mais elevado?
A ponderação e a agregação tornam um resultado menos preciso do que uma amostra aleatória simples do mesmo tamanho. Uma amostra ponderada exige habitualmente um efeito de desenho mais elevado, por isso preveja uma margem mais ampla do que a teórica.
Uma amostra maior significa sempre um resultado melhor?
Uma amostra maior reduz o erro aleatório. Quem está na amostra e como é ponderada importa igualmente, e é por isso que definimos quotas, ponderamos com base em dados nacionais e publicamos o método com cada resultado.
E se eu quiser apenas comparar grupos pequenos?
Cada grupo precisa de entrevistas suficientes próprias. Execute a calculadora para o grupo mais pequeno que quer reportar em separado, não para a amostra completa.