A idéia de que uma pequena amostra de indivíduos pode ser usado para tirar conclusões sobre uma população muito maior parece difícil de acreditar. No entanto , a amostragem é feito o tempo --- em pesquisas de opinião pública e de várias análises estatísticas. Para que isso seja bem feito, o analista de estatística deve garantir o uso de procedimentos de amostragem de qualidade. Determinar o tamanho da amostra é um dos passos mais importantes e difíceis --- --- no planejamento de um estudo estatístico . Um exemplo que é demasiado pequeno pode dar origem a resultados incorrectos que não podem ser generalizadas para a população maior . Uma amostra de que é muito grande desperdício de tempo e recursos de estudo valiosos. Coisas que você precisa
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Obtendo o direito Tamanho da Amostra

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Pergunte a si mesmo o quanto o erro de amostragem que você pode viver com. Tenha em mente que toda vez que você usa um subconjunto de temas para tirar conclusões sobre uma população maior , a questão do erro de amostragem está presente. Erro de amostragem refere-se à diferença entre a amostra e a população maior em uma variável de interesse . O erro de amostragem pode ser reduzido , é claro, tomando uma amostra maior ou estudando toda a população, mas isso aumenta o custo de seu estudo. Por causa dos recursos necessários , estudando uma população inteira muitas vezes não é viável.
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Selecione um intervalo de confiança para o seu estudo , o que corresponde ao nível de erro de amostragem você pode aceitar . A margem de erro que você vê relatado em muitas enquetes e pesquisas em programas de notícias de televisão é um bom exemplo de um intervalo de confiança. Suponha que estamos planejando uma pesquisa que vai pedir uma amostra de eleitores registrados se eles aprovam o trabalho que o presidente está fazendo no exercício do mandato . Para este exemplo , vamos dizer que queremos um intervalo de confiança de mais ou menos 3 pontos percentuais. Isso quer dizer que gostaria que o nível de aprovação presidencial entre nossa amostra ser dentro de 3 pontos percentuais do nível de aprovação de toda a população.
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Escolha um nível de confiança , que é a medida de confiança que os nossos resultados sobre a variável de interesse ( para o nosso exemplo , o índice de aprovação presidencial ) para a amostra estão dentro do intervalo de confiança do índice de aprovação de uma população inteira . A maioria dos estatísticos usar um nível de confiança de 95 por cento , mas alguns estudos utilizam os níveis de confiança de 90 por cento ou mesmo 99 por cento. Usando um nível de confiança de 95 significa que são 95 por cento de certeza de que o percentual de pessoas em nossa amostra que aprovam o trabalho que o presidente está fazendo é dentro de 3 pontos percentuais ( o intervalo de confiança) da taxa de aprovação da população. Uma vez que você tem um nível de confiança , procure o valor de Z correspondente no seu livro de estatísticas ou guia. Tabelas de valores de Z são geralmente encontradas nos apêndices de mais boas estatísticas livros.
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Considere o tamanho da população , o próximo número que você precisa para calcular o tamanho da amostra. Para o nosso exemplo , vamos supor que nós sabemos que há 100 milhões de eleitores registrados em todo o país .
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Calcule seu tamanho da amostra, usando uma fórmula que leva o valor Z quadrado ( neste exemplo , 1,96 , que quadrado é 3,84 ) multiplicado por 0,5 vezes 1 menos 0,5 . O valor 0,5 refere-se ao percentual de pior caso de sua amostra que pega uma resposta particular. Ao determinar o tamanho da amostra , você tem que usar a porcentagem de pior caso . Leve esse resultado e dividi-lo pelo valor de quadrado do intervalo de confiança (neste exemplo , 0,03 , que quadrado é 0,0009) . Para este exemplo , a fórmula dá-nos uma amostra de 1.067 .