Está se perguntando como calcular o tamanho da sua amostra? Descubra quantas pessoas devem ser pesquisadas para obter resultados estatisticamente significativos e acionáveis com a nossa calculadora de tamanho de amostra.
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Número de pessoas em toda a população que você deseja analisar.
Porcentagem que indica a certeza que você tem de que todo o grupo escolheria uma resposta em um determinado intervalo. 95% é o nível de confiança mais comumente usado.
Porcentagem que indica a probabilidade de você acreditar que a amostra se desviará da população total.
Tamanho da amostra é um termo de pesquisa de mercado usado para definir o número de indivíduos que responderam à sua pesquisa. Esse grupo de pessoas - a população-alvo - representa uma parte da população que você pretende analisar. Como é altamente improvável obter respostas de todo o grupo, o tamanho da amostra é a porcentagem da população que você está pesquisando que representa a população em sua totalidade.
Por exemplo, em um estudo que determina os hábitos de compra dos clientes da geração do milênio, seria impossível pesquisar todos os 72,9 milhões de millennials nos EUA. No entanto, se você pegar uma amostra aleatória de 10.000 millennials do total de 72,9 milhões, o tamanho da amostra será de 10.000. Mas como determinar o número de pessoas que você precisa em sua amostra? É aí que uma calculadora de tamanho mínimo de amostra é útil.
Quando se trata de determinar o tamanho da amostra, é possível descobrir quantas pessoas devem ser pesquisadas usando uma calculadora de tamanho de amostra. Para começar, você precisará de algumas informações: margem de erro, nível de confiança e tamanho da população.
A margem de erro é um valor para mais ou para menos, geralmente expresso em porcentagem, que representa a probabilidade de desvio da amostra em relação à população total. Quanto menor a margem de erro, maior a probabilidade de suas descobertas serem precisas em um determinado nível de confiança.
O nível de confiança é uma porcentagem que indica a certeza de que todo o grupo escolheria uma resposta em um determinado intervalo. Um alto nível de confiança significa que você tem quase certeza de que os questionados responderão dentro de um determinado intervalo. 95% é o nível de confiança mais comumente usado.
O tamanho da população é o número de pessoas em todo o grupo ou em toda a população que você deseja analisar. Por exemplo, se você tiver 10.000 clientes em todo o seu banco de dados, esse número seria o tamanho da população, que você usaria para calcular o tamanho da amostra.
Outra maneira de encontrar o tamanho da amostra é calculá-lo manualmente usando a fórmula do tamanho da amostra. Para usar a fórmula, você precisará de duas informações adicionais: o escore z e o desvio padrão.
Seu escore z é a versão numérica do seu nível de confiança e mostra quantos desvios padrão sua pontuação tem em relação à média. As porcentagens mais comumente usadas para os escores z são 90%, 95% e 99%. Não tem certeza de qual escore z você deve usar? Escolha um da tabela abaixo com base em seu nível de confiança desejado.
O desvio padrão é o quanto cada resposta varia entre si e em relação à média. Um desvio padrão baixo significa menos variabilidade em seus resultados, enquanto um desvio padrão alto significa mais variabilidade. Por exemplo, 0,5 é um bom desvio padrão que mostra que o tamanho da sua amostra reflete o sentimento de todo o grupo.
Agora que você tem o escore z e o desvio padrão, pode inserir esses valores na fórmula de tamanho da amostra abaixo, juntamente com a margem de erro. Depois disso, você terá o tamanho da amostra necessário para a pesquisa. Sinta-se à vontade para verificar seu trabalho com a calculadora acima!
Agora que você tem o cálculo do tamanho ideal da amostra, tenha em mente essas práticas recomendadas ao começar a fazer o levantamento da amostra.
Se você preferir uma margem de erro menor ou um nível de confiança mais alto, considere aumentar o tamanho da amostra em relação à população. Dessa forma, sua amostra representará com mais precisão toda a população, pois você terá mais dados para basear suas conclusões.
A significância estatística é um número que indica se os resultados da pesquisa são coincidentes ou não. Se os resultados forem estatisticamente significativos, suas descobertas (ou seja, a atualização do produto aumentou a pontuação do site PMF (adequação do produto no mercado) ) poderão ser replicadas se você executar a pesquisa novamente com uma amostra diferente.
Você nem sempre precisa de resultados estatisticamente significativos - todo feedback pode ser usado para melhorar as experiências. No entanto, resultados estatisticamente significativos podem ajudá-lo a ter mais confiança nos dados da pesquisa e, portanto, mais confiança na decisão de agir de acordo com os resultados.
Considere adicionar perguntas abertas aos seus questionários para coletar dados qualitativos ou não numéricos. A inclusão de perguntas de resposta livre em seu questionário permite que os respondentes expliquem suas respostas a perguntas fechadas com suas próprias palavras.
As perguntas abertas nas pesquisas de feedback do cliente permitem que os clientes se aprofundem em aspectos específicos da experiência do cliente e forneçam exemplos de como atender às suas expectativas. As pesquisas mais impactantes combinam perguntas abertas e fechadas.
Quando tiver o tamanho ideal da amostra, você estará pronto para começar a pesquisar. Mas que tipo de pesquisa deve ser enviado à sua amostra? Em última análise, isso depende do tipo de dados que deseja coletar dos respondentes da pesquisa.
Meça a fidelidade do cliente com pesquisas NPS ou avalie a satisfação e o esforço do cliente com pesquisas CSAT e CES. Capture rapidamente o sentimento do cliente com pesquisas visualmente intuitivas, como as pesquisas 5 estrelas, Afirmativo/Negativoou Smiley face surveys. A coleta e o rastreamento de dados sobre a experiência do cliente ao longo do tempo evitam a rotatividade e apoiam o crescimento dos negócios a longo prazo.
Envie pesquisas recorrentes sobre o Net Promoter Score dos funcionários (eNPS ) para manter um pulso constante sobre como os funcionários se sentem em relação ao local de trabalho e melhorar a experiência geral dos funcionários. Lembre-se de acompanhar a pergunta sobre a pontuação eNPS com uma pergunta de resposta livre para que os funcionários forneçam percepções práticas para que sua empresa possa melhorar.
Entenda se o seu produto atende às necessidades e expectativas do seu público-alvo com as pesquisas Product/Market Fit (PMF (adequação do produto no mercado)). Medir a adequação do produto/mercado e coletar feedback sobre a experiência do produto fornece insights valiosos que podem ser usados para criar e ajustar o roteiro e o posicionamento futuro do produto.
Crie e distribua pesquisas em pouco tempo com nossos modelos de pesquisa pré-criados e vários canais de distribuição de pesquisas. O site Delighted facilita a pesquisa com seu público e a ação com base nos insights.
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