Calculadora de tamanho da amostra

Descubra o tamanho da amostra

A calculadora calcula o número mínimo de amostras necessárias para satisfazer as restrições estatísticas necessárias.

Confiança:	70% 75% de 80% 85% Noventa por cento 95% 98% 99% 99,9% 99.99% 99,999%
Âmbito de erro:
Proporção da população:		Se você não tiver certeza, use 50%
Tamanho da população:		Se o número de pessoas não estiver limitado, deixe-o em branco.

Descubra a margem de erro

Esta calculadora dá uma margem de erro ou um intervalo de confiança para uma observação ou pesquisa.

Confiança:	70% 75% de 80% 85% Noventa por cento 95% 98% 99% 99,9% 99.99% 99,999%
Tamanho da amostra:
Proporção da população:
Tamanho da população:		Se o número de pessoas não estiver limitado, deixe-o em branco.

Na estatística, as informações demográficas são frequentemente inferidas estudando um número limitado de indivíduos em uma população, ou seja, a população é amostrada e as características da amostra são assumidas como representativas de toda a população. Para o seguinte, assumindo a existência de tais grupos individuais, Cidade PAs pessoas são diferentes dos outros. 1 - P de alguma forma; Por exemplo, Cidade P Provavelmente a proporção de pessoas de cabelos castanhos, enquanto o resto 1 - P São pretos, dourados, vermelhos, etc. Portanto, é necessário estimar Cidade P Na multidão, a amostra N em indivíduos podem ser extraídos da população, proporção amostral, PísseisPara uma amostra de cabelos castanhos foi calculado individualmente. Infelizmente, a menos que uma amostragem seja feita em toda a população, as estimativas Písseis provavelmente não corresponde ao valor real. Cidade Ppois, porque Písseis Afetado pelo ruído de amostragem, isto é, depende do indivíduo específico a ser amostrado. No entanto, as estatísticas de amostragem podem ser usadas para calcular o chamado intervalo de confiança, que é uma indicação de quão perto uma estimativa está. Písseis é o valor real. Cidade PSenhoras e senhores.

Estatísticas da amostra aleatória

A incerteza em uma determinada amostra aleatória (ou seja, uma estimativa da proporção esperada, PísseisÉ uma boa aproximação das proporções reais, mas não é perfeita. Cidade PIsso pode ser resumido em tais estimativas. Písseis Distribuição média normal Cidade P E as variações Fósforo / nitrogênioSenhoras e senhores. Para saber por que as estimativas da amostra são distribuídas normalmente, pesquise Teorema do limite centralSenhoras e senhores. Como definido abaixo, o nível de confiança, o intervalo de confiança e o tamanho da amostra são calculados em relação à distribuição de amostragem. Em resumo, o intervalo de confiança dá um valor aproximado de Cidade P Entre eles, estima-se Písseis “provavelmente” sim. O nível de confiança dá o quão grande é essa "probabilidade" & ndash Por exemplo, um nível de confiança de 95% indica uma estimativa esperada Písseis O intervalo de confiança é de 95% da amostra aleatória. O intervalo de confiança depende do tamanho da amostra. N em (A variação da distribuição da amostra é inversamente proporcional N emIsso significa que as estimativas estão mais próximas das proporções reais, porque N em aumento); Portanto, também é possível definir uma taxa de erro aceitável na estimativa, chamada de limite de erro, E&E;e resolver o intervalo de confiança selecionado é menor que o tamanho da amostra desejado. E.; Um método de cálculo chamado "cálculo do tamanho da amostra"

credibilidade

O nível de confiança é uma medida da certeza de que a amostra reflete com precisão a população estudada dentro do intervalo de confiança selecionado. Os níveis de confiança mais comuns são 90%, 95% e 99% e, dependendo do nível de confiança escolhido, cada nível de confiança tem uma pontuação z correspondente (que pode ser encontrada usando uma fórmula ou uma tabela amplamente disponível, como mostrado abaixo). Observe que o uso de uma pontuação z pressupõe que a distribuição de amostragem é normal, como descrito acima em " Estatísticas para amostras aleatórias". Supondo que um experimento ou pesquisa seja repetido várias vezes, o nível de confiança representa essencialmente a porcentagem de tempo em que o intervalo de resultados do teste repetido contém resultados reais.

Intervalo de confiança

Em estatística, um intervalo de confiança é uma estimativa do intervalo de valores possíveis para um parâmetro da população, por exemplo, 40 ^ 2 ou 40 ^ 5%. Usando o nível de confiança de 95% comum, por exemplo, se a mesma população for amostrada várias vezes e a estimativa do intervalo for feita cada vez, o parâmetro da população real será incluído no intervalo em cerca de 95% dos casos. Observe que a probabilidade de 95% refere-se à estimativa da confiabilidade do processo, não a um intervalo de tempo específico. Uma vez que o intervalo é calculado, ele contém ou não os parâmetros da população de interesse. Alguns fatores que afetam a largura do intervalo de confiança incluem o tamanho da amostra, o nível de confiança e a variabilidade dentro da amostra.

Dependendo de fatores como se o desvio padrão é conhecido ou se a amostra (n) é pequena, existem fórmulas diferentes disponíveis para calcular o intervalo de confiança.<30) are involved, among others. The calculator provided on this page calculates the confidence interval for a proportion and uses the following equations:

Em estatística, uma totalidade é um conjunto de eventos ou elementos relacionados a um determinado problema ou experimento. Pode se referir a um conjunto de objetos existentes, sistemas ou até mesmo um conjunto de objetos hipotéticos. No entanto, mais comumente, a população é usada para se referir a um grupo de pessoas, seja o número de funcionários de uma empresa, o número de pessoas em um determinado grupo etário em uma área geográfica ou o número de estudantes em uma biblioteca universitária em qualquer momento.

Note-se que, ao considerar um grupo limitado de pessoas, é necessário ajustar a equação, como mostrado acima. aqui. (n-n) (n-1) Os termos na equação da massa finita são chamados de fatores de correção da massa finita e são necessários porque não se pode supor que todos os indivíduos na amostra sejam independentes. Por exemplo, se 10 pessoas na população do estudo estavam em uma sala com idades variando de 1 a 100 anos, e uma delas tinha 100 anos, a próxima pessoa provavelmente seria mais jovem. Os fatores de correção globais limitados levam em consideração fatores como esses. Aqui está um exemplo de cálculo de um intervalo de confiança para uma população infinita.

Frases de exemplo: Suponha que a empresa Q tenha 120 funcionários, 85 dos quais bebem café todos os dias, e procure um intervalo de confiança de 99% para a porcentagem real de café que a empresa Q bebe todos os dias.

Cálculo do tamanho da amostra

O tamanho da amostra é um conceito estatístico que envolve determinar o número de observações ou repetições que devem ser incluídas em uma amostra estatística (o número de repetições das condições experimentais usadas para estimar a variabilidade do fenômeno). Este é um aspecto importante de qualquer pesquisa empírica que exige inferências sobre a totalidade com base em uma amostra. Essencialmente, o tamanho da amostra é usado para representar uma fração da população selecionada em qualquer pesquisa ou experimento dado. Para realizar este cálculo, defina a margem de erro, E&E;Ou a distância máxima necessária para uma estimativa de amostra se desviar do valor real. Para fazer isso, use a fórmula de intervalo de confiança acima, mas defina o item à direita do símbolo para ser igual à margem de erro e resolva a fórmula final para o tamanho da amostra. N emSenhoras e senhores. A fórmula para calcular o tamanho da amostra é a seguinte.

Por exemplo: determinar o tamanho da amostra necessário para estimar o nível de confiança de 95% e a porcentagem de pessoas que se consideram vegetarianas dentro de uma margem de erro de 5% para fazer compras em um supermercado nos EUA. Suponha que a proporção da população seja de 0,5 e que o número de pessoas seja ilimitado. Lembre-se disso. Z em O nível de confiança para 95% é de 1,96. Por favor, consulte as tabelas fornecidas na seção Confiança Z em uma série de pontos de confiança.

Portanto, para os casos acima, é necessário um tamanho amostral de pelo menos 385 pessoas. No exemplo acima, alguns estudos estimam que cerca de 6% dos americanos se consideram veganos, então não é hipotético. PísseisVocê usará 0,06. Se você sabe que 40 das 500 pessoas que entram em um supermercado um dia são vegetarianos, Písseis Isso é 0,08.