Como encontrar um tamanho de amostra

O tamanho da amostra é fundamental para a realização de experiências válidas. Se o tamanho da amostra não é grande o suficiente, os resultados não serão estatisticamente significativa eo estudo será efetivamente inútil. Se o tamanho da amostra é muito grande , o estudo pode ser muito caro para os pesquisadores para conduzir ou organizações para financiar . Os pesquisadores precisam saber a fórmula para determinar o tamanho da amostra adequado. Instruções

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Determine o intervalo de confiança. Este é o quão perto o resultado do estudo deve ser para a porcentagem real . Por exemplo, em uma pesquisa que mostra que 55 por cento das pessoas , mais ou menos de 2 por cento , apoiar o presidente em exercício , o intervalo de confiança é de 2 por cento , o que significa que a percentagem real ( porque a pesquisa é estimar com base nas pessoas que pesquisou , nem todo mundo na área) está a 2 pontos percentuais acima ou abaixo do número relatado , assim que poderia ser entre 53 e 57 .

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Determine o nível de confiança. Isto é expresso como uma pontuação – Z, que é o número de desvios padrão de distância a partir do centro do estudo deve incluir . Um nível de confiança de 95 por cento seria um Z -score de 1,96 e significa que há uma chance de 95 por cento que a verdadeira proporção está dentro de 1,96 desvios-padrão em ambos os lados da média.

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Calcule as proporções estimadas . Por exemplo, se 60 por cento das pessoas são esperadas para aprovar , use 0,6 para p

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Ligue os números na seguinte fórmula e calcular a resposta: .

O tamanho da amostra é igual a confiança nível quadrado vezes p vezes a quantidade de uma p menos dividido pelo intervalo de confiança quadrado

SS = ( Z ^ 2 * p * ( 1 – p ) ) /C ^ 2

por exemplo , se você queria ser 95 por cento confiante, espera que a proporção seja de 60 por cento , e precisava de a estimativa de estar a 5 pontos percentuais de qualquer forma, você usaria 1,96 por Z , 0,6 para P e 0,05 para C , o que revelaria a necessidade de 369 pessoas na pesquisa .

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