Sample size definition
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o tamanho da amostra é um termo usado na pesquisa de mercado para definir o número de sujeitos incluídos em uma amostra tamanho. Por tamanho da amostra, entendemos um grupo de indivíduos que são selecionados a partir da população em geral e são considerados um representante da população real para esse estudo específico.
Por exemplo, se quisermos prever como a população de um grupo etário específico irá reagir a um novo produto, Podemos primeiro testá-lo em um tamanho de amostra que é representativo da população alvo. O tamanho da amostra, neste caso, será dado pelo número de pessoas nessa faixa etária que serão pesquisadas.
Cálculo de tamanho de amostra
O uso de fórmulas estatísticas para determinar o tamanho da amostra implica, em primeiro lugar, a escolha de uma significativa referência para as medidas a ser tomada com base nos resultados fornecidos pela pesquisa qualitativa para ser realizado, geralmente, o pesquisador tem, neste sentido, duas alternativas:
Ele pode monitorar a medição de variáveis e determinar os indicadores que expressam a sua evolução. Assim, o pesquisador pode seguir a determinação da frequência de visita a uma unidade comercial e o indicador apropriado descrever esta variável a ser semanal média de frequência de visitar o grupo em questão, na literatura especializada, a escolha desta alternativa é designado sob o conceito de amostragem em relação às variáveis investigadas.pode ter por objectivo avaliar atributos específicos do fenómeno de comercialização investigado. Por exemplo, o pesquisador pode buscar a identificação das preferências dos consumidores para a disposição interior de uma unidade comercial, esta avaliação de um conjunto de representante de atributos para o design de interiores, na literatura especializada, a escolha desta alternativa é designado sob o conceito de amostragem com as características investigadas.
a fórmula do tamanho da amostra é:
N = Tamanho da população • e = Margem de erro (percentagem na forma decimal) * z = pontuação z
outra fórmula do tamanho da amostra é::
n = N*X / (X + N – 1),
onde
X = Za/22 *p*(1-p) / MOE2,
e Za/2 é o valor crítico da distribuição Normal α/2 (para um nível de confiança de 95%, α de 0,05 e o valor crítico é de 1.96), MOE é a margem de erro, p é a proporção da amostra e N é o tamanho da população. Note que uma correção finita da população foi aplicada à fórmula do tamanho da amostra.
processo de dimensão da amostra
o processo de dimensão da amostragem envolve várias actividades específicas, nomeadamente:
* definição da população que é objecto da investigação;
* escolha o tamanho da amostra quadro;
* escolher o tamanho da amostragem método;
* estabelecer as modalidades de selecção do tamanho da amostra de unidades;
* determinar a mãe do tamanho da amostra;
* escolher as unidades reais de o tamanho da amostra;
* realização de atividade de campo.A definição da população-alvo deve ser feita com o maior cuidado para evitar a tendência para escolher uma grande população injustificada ou a tendência para seleccionar uma população injustificadamente estreita. Por exemplo, para as empresas que produzem automóveis, a população total pode ser representada pelas pessoas de todo o país, incluindo crianças de diferentes idades. mas, a população relevante, que será objecto da investigação, será constituída apenas pela população com mais de 18 anos. Nenhuma população injustificadamente restrita, como, por exemplo, a população masculina entre os 25 e os 50 anos, pode ser admitida. Isto pode cobrir uma grande parte do mercado automóvel, mas exclui alguns segmentos essenciais.
Na prática, no caso de amostras aleatórias, a amostra será escolhida a partir de uma lista da população que, muitas vezes, difere, em certa medida, da população, que é o assunto da pesquisa. Esta lista representa a base de amostragem ou a base de amostragem, uma vez que contém os elementos a partir dos quais a amostra deve ser constituída.o estabelecimento da amostra implica o estabelecimento da unidade de amostragem. A unidade de amostragem é representada por um elemento distinto ou por um grupo de elementos diferentes dentro da população investigada, que pode ser seleccionado para formar a amostra. A unidade de amostragem pode ser uma pessoa, uma família, um agregado familiar, uma empresa ou uma empresa, uma localidade, etc. É necessário especificar que a unidade de amostragem nem sempre é idêntica à unidade de análise. Por exemplo, no estudo das despesas familiares, a unidade de amostragem pode ser o domicílio ou o agregado familiar e a unidade de análise pode ser uma pessoa ou uma família.
definições importantes na investigação
- margem de erro
a margem de erro é a quantidade de precisão de que necessita. Este é o número mais ou menos que é frequentemente relatado com uma percentagem estimada e também pode ser referido como o intervalo de confiança. É o intervalo onde a verdadeira razão da população é estimada e é frequentemente expressa em pontos percentuais (por exemplo, ±2 por cento ). Esteja ciente depois de coletar suas informações provavelmente será mais ou menos do que esta soma de objetivo, porque ele vai ser dependente da proporção, em vez de sua porcentagem de amostra que a precisão alcançada.
- nível de confiança
o nível de confiança é a probabilidade de a proporção que é verdadeira estar contida pela margem de erro. Caso o estudo fosse repetido e cada vez fosse calculado pelo intervalo, você esperaria que o valor verdadeiro se situasse dentro desses intervalos em 95 por cento dos eventos. Quanto maior o nível de confiança, mais certeza você pode ter de que o intervalo inclui a relação verdadeira.
- tamanho da população
Este é o número total de indivíduos na sua população. Nesta fórmula, usamos uma correção populacional finita para contabilizar a amostragem de populações que são pequenas. Mas você não sabe o quão grande você é capaz de usar 100.000 se sua população é grande. O tamanho da amostra não muda consideravelmente para pessoas maiores.
- definição da razão da amostra
a proporção da amostra é o que você espera que os resultados sejam. Isto pode muitas vezes ser definido usando os resultados em uma pesquisa, ou executando pequenas pesquisas-piloto. Use 50%, o que dá o tamanho da amostra mais significativo e é conservador, se você estiver incerto. Note que este cálculo de tamanho da amostra utiliza a aproximação Normal à distribuição Binomial. No caso, a razão da amostra é perto de 1 ou 0, então esta aproximação não é válida, e você quer levar em conta um método alternativo de cálculo do tamanho da amostra.
- tamanho da amostra
Aqui está o tamanho mínimo da amostra de que necessita para avaliar a relação real da população. Note que se algumas pessoas optarem por não responder se a não-resposta for uma chance e que eles não podem ser contidos em sua amostra, seu tamanho da amostra vai precisar ser aumentado. Geralmente, quanto maior a velocidade de resposta, melhor a citação levará a preconceitos em sua citação.
Qual é o desvio padrão?
o desvio padrão é uma estatística que mede a dispersão de um conjunto de dados em relação à sua média e pode ser calculada como a raiz quadrada da variância. É calculado como a raiz quadrada da variância especificando a variação entre cada ponto de dados em relação à média. Se os pontos de dados são da média, é um maior desvio dentro do conjunto de dados; consequentemente, para fora dos dados, quanto maior o desvio padrão.
Como determinar o tamanho da amostra?não podemos testar toda a população. O tamanho da amostra é baseado em intervalos de confiança: estamos interessados em Calcular o parâmetro da população, em medir o tamanho da amostra. Portanto, devemos estabelecer os intervalos de confiança, para que os valores desta amostra se situem dentro desse intervalo. A amostragem responde à questão de como? Quantos? Por população, entendemos todos os membros de uma comunidade específica e cujo caráter é uma certa lei natural, uma característica específica, particularidade (ex: jovens 18-25 anos, estudantes).o que é um bom tamanho de amostra? O tamanho da amostra é um subconjunto, um extrato, várias pessoas extraídas dessa população. A população é considerada infinita; na prática, não podemos estudar um número infinito de casos.
os comportamentos, pontuações, obtidos pela medição do tamanho da amostra são usados para deduzir, uma estimativa por inferência estatística as pontuações ou comportamentos que coletaríamos se testássemos toda a população.
determinando o tamanho da amostra (Como selecionamos). princípio Fundamental-o número de participantes considerados aceitáveis para formar um ensaio representativo depende do tipo de pesquisa. Assim, para estudos correlacionais, 30 participantes são suficientes para criar um tamanho de amostra representativo (aceita-se que a partir de 30 sujeitos, a distribuição é normal). Para as pesquisas experimentais e quase experimentais (semelhante ao experimento, exceto que os participantes não são divididos aleatoriamente em dois grupos, encontramos os grupos já formados).
para a investigação descritiva (ex: aviadores), um número de 20% da respectiva população é suficiente. Quanto maior a população, menor a porcentagem. Ex: 20% de 1000 pessoas = 200 pessoas; 10% de 5000 pers = 500 pers. Para populações pequenas (menos de 100 pessoas), o tamanho da amostra é aproximadamente igual à população. Para populações médias (cerca de 500 pessoas) aprox. 20%. Para populações maiores (é de 5000 pers), cerca de 400 pers, mas também um tamanho de amostra de 1% pode ser significativo.
imagem criada com: Flyer Maker
ALGORITMOS de AMOSTRAGEM
- amostra Aleatória de tamanho
(1) A identificação e definição da população
Ex. A população é composta por todos os 5000 diretores escolares em um país Aleatório.2) Determinação da dimensão da amostra (investigação descritiva) O tamanho da amostra será de 10% dos 5000 executivos, resultando em 500 pessoas.se for correlacional ou experimental, N = min 30.(3) Fazemos uma lista de todos os membros da população.
Ex. Todos os diretores de escola estão na lista
(4) um número é atribuído a cada um deles. Se tivermos até mil pessoas, os números de mil são dados, e o último da lista terá 999; se tivermos 100 pessoas 00-99.
Ex. Na lista de diretores, dê números para cada um dos primeiros terá 0000 e os últimos 4999.
(5) existem tabelas com números aleatórios, e então um nome das tabelas com números aleatórios é selecionado aleatoriamente.
Ex. A partir da tabela foi escolhido 53634 (de 5 não consideramos que temos 5000 pessoas).
(6) do número extraído, todos os números ou quantos números são necessários dependendo da população da qual extraímos.
Eg. Só temos 5000 pessoas.
(7) Se temos prisão no número definido, nós introduzi-lo na tabela na lista de tamanho da amostra.
Ex. Porque há o director com o número 3634in, vamos para o tamanho da amostra.
(8) Ir para o próximo número da coluna.variante: escolhemos o método da urna se não concordarmos com o processo, ou seja, todos os números de ordem dos participantes ou seus nomes estão incluídos na urna eleitoral, e extraímos o número necessário para a preparação do tamanho da amostra.
- dimensão sistemática da amostra
é estabelecida de acordo com o tipo de investigação: identificação descritiva, correlacional
(1) Identificação e definição da população.
Ex. A população é composta por todos os 5000 professores de uma região aleatória de um país.2) Determinação da dimensão da amostra (investigação descritiva) Suponha que seja pesquisa descritiva, acontece que 10% da população = 500 pessoas
(3) Fazemos uma lista com todos os membros da população
Ex. Os 5000 professores estão organizados por ordem alfabética; já a lista não é constituída aleatoriamente, mas o procedimento é válido.
(4) determinar o parâmetro ou passo K = tamanho da população / tamanho da amostra.
Ex. K = 5000/500 = 10
(5) começa com uma certa posição no início da lista.
Ex. Suponha que eu coloque o meu dedo no terceiro nome (usando a lista diretamente).
(6) começando com a posição escolhida, cada nome K é escolhido.
EX. Em nosso tamanho de amostra: 3-13-23-33-etc.
(7) Se o tamanho da amostra não fosse constituído no final da lista, voltaria do início;
- tamanho da amostra estratificada
(1) Identificação e definição da população.
Ex. Para comparar a eficiência de dois métodos de formação da competência psicossocial em Gestão de acordo com o nível de auto-estima, a população é composta por 300 gestores de topo de uma cidade Aleatória.2) Determinação da dimensão da amostra (cálculo da dimensão da amostra) O tamanho da amostra será de 45 gerentes para os métodos a e b
(3) a variável e os subgrupos são estabelecidos, as camadas para representar a representatividade (igual número / número proporcional em cada subgrupo.
Ex. Os subgrupos desejados são estabelecidos com base em três níveis de auto-estima: Média, Alta, Baixa (Idade, nível de formação, sexo masculino)
(4) os membros da população estão divididos em um dos subgrupos estabelecidos.
Ex.300 gerentes são classificados de acordo com o nível de auto-estima: 45 alta auto-estima, 225 auto-estima média, 40 baixa auto-estima.(5) por simples amostragem (usamos a tabela com numeração em desordem ou sorteio). O número de participantes de cada subgrupo (número proporcional) é estabelecido
Ex. Determinamos que a partir de cada camada, um número de 30 é extraído. Usando a tabela com números aleatórios ou sorteio, extraímos 30 gerentes com alta auto-estima, 30 com auto-estima média, 30 com baixa auto-estima. Os 30 participantes em cada tamanho da amostra assim constituída distribuem-nas aleatoriamente (metade do método a e metade do método b)
- tamanho da amostra em várias fases
a selecção dos participantes que compõem o tamanho da amostra é feita indirectamente através da selecção dos grupos dos quais os participantes fazem parte.(1) Identificação e definição da população.
Ex. A população é composta por todos os 5000 professores de escolas que são localizadas de uma região aleatória em um país.2) Determinação da dimensão da amostra (investigação Descritiva) Tamanho da amostra = 10% = 500.(3) estabelecer o tipo lógico (Agregado)
Ex. O grupo é a escola.(4)a lista que contém os grupos que compõem a população é feita em
Ex. A lista é composta pelas 100 escolas de uma região aleatória de um país.(5) estima-se o número da população para cada grupo. (Agregado)
Ex. Embora as escolas diferem no número de professores, escolhemos apenas 50 de cada escola
(6) O número de grupos é determinado dividindo o tamanho da amostra pela dimensão estimada dos grupos.
Ex.500 / 50 = 10.
(7) o número de grupos é aleatoriamente selecionado através da tabela com números aleatórios ou da urna eleitoral.
Ex. Nós selecionamos 10 escolas das 100 escolas de uma região aleatória em um país!(8) Todos os membros dos grupos seleccionados fazem parte do tamanho da amostra.
Ex. Todos os professores das 10 escolas fazem parte do tamanho da amostra.vamos concluir.
A melhor maneira de fazer uma amostra representativa é a amostragem aleatória.
Dimensão da amostra e tipo de tamanho da amostra:
probabilidade depende do tipo de pesquisa. Para a investigação correlacional e experimental, um número de 30 disciplinas é suficiente para a investigação descritiva, dependendo da dimensão da população de 1-10%.independentemente da técnica específica utilizada nas grandes fases de amostragem, consistem em: Identificação da população, determinação da dimensão da amostra exigida, selecção dos participantes.recolha de dados
amostragem aleatória simples é a melhor maneira de obter um tamanho de amostra representativo ou estabilizado se tivermos uma variante excitante (auto-estima).
a fonte primária de tendências de deformação na amostragem é o uso do método não-probabilístico.
usando técnicas não-padrão é geralmente difícil se não for impossível descrever a população da população da qual o tamanho da amostra foi extraído e generalizar os resultados do tamanho da amostra para a respectiva população.
perigos de pequenas amostras de tamanho
por exemplo, seríamos tentados a dizer que o tamanho da amostra obtida em um volume maior de tamanho da amostra é sempre mais preciso do que o tamanho médio da amostra obtida em um volume menor tamanho da amostra, o que não é válido.
True, it is just statement: A larger sample size means on a larger volume sample size is more likely more accurate than one obtained on a smaller volume sample size. É possível que, através do jogo do acaso, uma média obtida em tamanho de amostra maior esteja muito além da média real do que a média coletada em um tamanho de amostra menor. Apenas esta situação é menos provável, com menos provável, quanto maior a diferença de volume entre os dois tamanhos da amostra.
Se a gente reduzir os termos da equação para o extremo, entendemos que o nível de significância do teste pode ser alcançado tanto com o pequeno tamanho da amostra, com grande efeito tamanho, mas também com uma amostra suficientemente grande, quando o tamanho do efeito é pequeno. Por outras palavras, a pequena dimensão do efeito pode ser compensada pelo aumento do número de matérias, o que levanta a questão da conclusão da investigação de relevância.
o erro sistemático resulta de fatores que não estão relacionados com o tamanho da amostra. Esses fatores que geram o erro-padrão estão relacionadas com as imperfeições do processo de amostragem, tais como, por exemplo, erros na selecção das unidades de amostra, erros de amostragem, erros de medição, de não-respostas, a respostas que não correspondem à realidade, a recusa a participar durante a investigação, etc.os inquéritos de satisfação do cliente não dependem da dimensão estatisticamente significativa da amostra. Estes inquéritos devem ser precisos e ter respostas mais precisas. É vital para você analisar cuidadosamente cada resposta que um cliente deu, em uma pesquisa de satisfação do cliente. Todo feedback, positivo ou negativo, é importante. quando se trata de pesquisa de mercado, um tamanho de amostra estatisticamente significante ajuda muito. Estas pesquisas de mercado ajudam a descobrir novas informações sobre os clientes e o mercado que você deseja ativar. Com esta pesquisa, você receberá as últimas informações sobre o mercado alvo e sobre os clientes que comprariam seus serviços ou produtos.
o que é um tamanho de amostra na pesquisa?
o tamanho da amostra em pesquisa pode ajudar a descobrir tantas informações sobre um mercado alvo específico ou sobre um determinado tipo de cliente.
calcular o tamanho da amostra para um teste AB
qualquer experimento que envolva inferência estatística requer um cálculo do tamanho da amostra feito antes de tal experimento começar. Os ensaios A / B (ensaio fraccionado) não constituem excepção. Medir o número mínimo de visitantes necessário para uma avaliação AB antes de começar nos impede de executar o teste para obter um tamanho de amostra menor, assim com um teste de”underpowered”.
estabelecemos três critérios antes de começarmos a executar a experiência:
- o nível de significância para a sua experiência: um nível de significância de 5% significa que se você declarar um vencedor na sua avaliação AB, então você tem uma probabilidade de 95% de que você está correto ao fazê-lo. Também sugere que você tem uma diferença significativa de efeito entre o controle e a variante com uma confiança de 95%”.”Este limiar é, claramente, um limiar arbitrário e um ao fazer o design de uma experiência escolhe-o.
- efeito detectável mínimo: a diferença desejável e importante entre os preços que você gostaria de encontrar
- o poder de avaliação: a probabilidade de detectar essa diferença entre a taxa original e as taxas de conversão variante.