Pesquisa Aplicada a Comunicação cap-4

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Pesquisa Aplicada a Comunicação cap-4

  1. 1. PESQUISA DE MARKETINGEdição Compacta Prof. Dr. Fauze Najib Mattar
  2. 2. 2 Capítulo 4 – Amostragem, Intervalos deConfiança e Número de Elementos da Amostra PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  3. 3. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 3 Conceitos de amostragem População é o agregado de casos que se enquadram em um conjunto de especificações preestabelecido. Amostra é qualquer parte de uma população. Amostragem é o processo de colher amostras de uma população. Elemento da pesquisa é a unidade sobre a qual procura-se obter os dados Unidade amostral é a unidade básica que contém os elementos da população a ser amostrada. PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  4. 4. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 4 Vantagens de amostrar Economia de mão de obra.  Rapidez e economia de tempo.  Dados mais precisos.  Pode ser a única opção. PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  5. 5. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 5 Qualidades de uma boa amostra Precisão – exatidão entre as estatísticas (amostras e os parâmetros (população). Eficiência – diz respeito a quanto um projeto amostral é mais eficiente que outro. Correção – grau de ausência de vieses não amostrais. PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  6. 6. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 6 Correção e precisão de amostras 1. Amostra correta e precisaFabx Amostra contém erros amostrais desprezíveis e não contém erros não amostrais X xi = µ 2. Amostra correta e imprecisa Sendo: µ = média da população Fabx Amostra contém erro amostral mas xi = média da amostra i não contém erros não amostrais utilizada na pesquisa ea = erro amostral ena = erro não amostral µ ea xi X 3. Amostra incorreta e precisa Fabx Amostra contém erro amostral e erros não amostrais µ e xi X e = ea + ena PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  7. 7. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 7 Passos para a seleção de amostras1. Definir a população de pesquisa.2. Elaborar ou dispor de uma lista de todas as unidades amostrais da população.3. Decidir o tamanho da amostra.4. Selecionar um procedimento específico através do qual a amostra será determinada ou selecionada.5. Selecionar fisicamente a amostra, tendo por base os procedimentos dos passos anteriores. PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  8. 8. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 8Designação apropriada de uma população de pesquisa  Definição das especificações dos elementos da pesquisa.  Definição da unidade amostral.  Abrangência geográfica da pesquisa.  Período de tempo. PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  9. 9. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 9 Tipos de amostragensNão probabilísticas Não é conhecida a probabilidade de cada elemento fazer parte da amostra (não permite ter controle sobre o erro amostral). Básicas:  Conveniência (ou Acidental).  Intencional (ou Julgamento).  Cotas (ou Proporcional). Variações:  Tráfego.  Autogerada.  Desproporcional. PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  10. 10. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 10 Tipos de amostragens (continuação)ProbabilísticasÉ conhecida “a priori”a probabilidade de cada elemento da população de fazer parte da amostra (permite ter controle sobre o erro amostral).  Aleatória simples.  Aleatória estratificada.  Conglomerado: • sistemática; • área. PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  11. 11. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 11 Amostragens estratificadas não proporcionaisFórmula para correção de uma amostra não proporcional Pn = An / an Onde: Pn = peso a ser atribuído aos resultados da sub-amostra n An = proporção de elementos da subamostra n na população an = proporção de elementos da subamostra n na amostra PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  12. 12. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 12 Tipos de amostragens e conseqüências para a inferência(assumir os resultados na amostra como válidos para a população) Q População (N ou ∞) Amostra n R 1 2 Inferência Não possibilidade de inferência 1 - Amostra probabilística 2 - Amostra não probabilística PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  13. 13. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 13 Notações utilizadas em teoria de amostragem Notações Distribuição População Amostra amostralNúmero de elementos N n kObservação Xi xi xi µ x µMédia xVariância σ2 S2 σ2 xDesvio-padrão σ S σ xProporção de ocorrência P p -Proporção de não ocorrência Q q - PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  14. 14. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 14 Fórmulas utilizadas em teoria de amostragem Fórmulas Distribuição População Amostra amostral _Média ∑ Xi _ ∑ xi ∑ xi µ= x = µ_ = x N n k _ _Variância ∑(Xi - µ)2 ∑(xi – x)2 ∑(xi - µ_)2 x σ2 = S2 = σ_2 = x teórica N n k _ _ σ2 = ∑Xi –(∑Xi) ∑x2 (∑xi)2 σ_2 = ∑x2 (∑xi)2 2 2 i i computacional S2 = – x – N N 2 n n 2 k k2 PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  15. 15. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 15 Teorias estatísticas de amostragemSuporte da estatística para a utilização de amostragem probabilística empesquisa de marketing: Passo 1 - Define-se uma população qualquer de tamanho N. Passo 2 - Tiram-se as medidas dos parâmetros da população. Média da população = µ Variância da população = σ2 Passo 3 - Define-se um tamanho n qualquer para a amostra. n<N PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  16. 16. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 16 Teorias estatísticas de amostragem (continuação)Passo 4 - Constroem-se todas as k amostras possíveis sem reposição (*) de tamanho n. k = CN, nPasso 5 - Calcula-se a média de cada uma das k amostras obtidas. xi = média de cada amostra xi = x1 , x2 ,...xk(*) foi considerado apenas o caso sem reposição, que é a situação típicaem pesquisa de marketing. PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  17. 17. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 17 Teorias estatísticas de amostragem (continuação)Passo 6 - Calcula-se a média de todas as médias das k amostras obtidas (média amostral). µ_ = média das médias das k amostras (média amostral) x _ µ_ = ∑ xi / k xPasso 7 - Calcula-se a variância da média das k amostras obtidas (variância amostral). - σx2 = variância das k amostras (variâncias amostrais) _ _2 _ σx = ∑ (xi - µx)2 / k(foi utilizada a fórmula elementar de cálculo da variância) PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  18. 18. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 18 Teorias estatísticas de amostragem (continuação) Cumpridos esses 7 passos, poderão ser verificadas as seguintes importantes relações: A média das médias das amostras obtidas (média amostral) é igual à média da população que as originou (independente de N ou n), ou: µx = µ _ A variância das médias de todas as amostras de tamanho n (variância amostral) é igual à variância da população que as originou, dividida pelo tamanho das amostras para populações infinitas, e multiplicada pela expressão (N – n) / (N – 1) para populações finitas. σx2 = σ2 / n e σx_ = σ / √n (populações infinitas) _ _ _ ou σx2 = σ2 (N – n) / n (N – 1) e σx = σ / √(N – n) / n (N - 1) (populações finitas) PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  19. 19. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 19 Teorias do limite central1. Se a distribuição da população para uma dada variável for normal, a distribuição das médias de todas as possíveis amostras de igual tamanho dessa população (distribuição amostral) também será normal, qualquer que seja o tamanho da amostra.p.Se a distribuição da população não for normal, a distribuição das médias de todas as1. 281 suas possíveis amostras aproximar-se-á de uma distribuição normal, à medida que se ampliar o tamanho dessas amostras. Vide gráfico da distribuição das médias amostrais para amostras de vários tamanhos de populações com diferentes distribuições Distribuição das médias de Distribuição da amostras derivadas de tamanhos: População 1 n= 2 n= 5 n = 30 Exemplo 1 x x x x n= 2 n= 5 n = 30 População 1 Exemplo 2 x x x x População 1 n= 2 n= 5 n = 30 Exemplo 3 x x x x População 1 n= 2 n= 5 n = 30 Exemplo 4 x x x x PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  20. 20. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 20 Teorias do limite central (continuação) 3. A média das médias das amostras derivadas (ou a média amostral) de uma população qualquer é igual à média da população. Quando o valor esperado de um estimador da população for idêntico ao da população, diz-se que esta amostra é estatisticamente não viesada.p. 281 µx_ = µ 4. O desvio-padrão da distribuição amostral da média é igual ao desvio-padrão da população, dividido pela raiz quadrada do tamanho da amostra, para populações infinitas. σ_ = σ / √n x Para populações finitas esta expressão deverá ser corrigida para: σ σ_ = x (N – n) / n (N – 1) Este valor é também denominado de erro-padrão da média. PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  21. 21. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 21 Teorias do limite central (continuação)5. Um último aspecto sobre a curva normal e a Teoria do Limite Central está relacionado com a área contida sob a curva normal. A curva normal com um montante de área contida entre diferentes desvios-padrão da média mostra que:  68,26% dos casos estão contidos entre µx ± σx da média; - -  95,44% dos casos estão contidos entre µx ± 2σx da média; - -  99,74% dos casos estão contidos entre µx ± 3σx da média. - - (veja ilustração no próximo slide) PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  22. 22. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 22 Área contida sob a curva normal 99,74% 95,44% 68,26% _ µ – 3σx _ _ µ – σx µ = µ_ µ + σ_ µ +2σ_ µ +3σ_ µ – 2σx x x x x ou µ – 3σ µ – 2σ µ–σ µ+σ µ +2σ µ +3σ √n √n √n √n √n √n PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  23. 23. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 23Visualização do significado de um intervalo de confiançaPara nc = 95% Z ~2 µ, σ 2 = x 95% Todas as Distribuição amostras de amostral tamanho n µ- 2 σ µ µ+ 2 σ n ≥ 30 x x amostra 1 n x1 ± 2 σ x ou População x1 ± 2S ⁄ √ n x1 - 2S ⁄ √ n x1 x1 + 2S ⁄ √ n ( µ , σ 2) amostra 2 n x2 ± 2 σ x ou x2 ± 2S ⁄ √ n x2 - 2S ⁄ √ n x2 x2 + 2S ⁄ √ n n amostra 3 x3 ± 2 σ x ou x3 ± 2S ⁄ √ n x3 - 2S ⁄ √ n x3 x3 + 2S ⁄ √ n PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  24. 24. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 24Exemplo da utilização do conceito intervalo de confiança em pesquisas de marketingCondições:1. Nível e confiabilidade Z=22. População infinita, N ∞3. Média da população, µ = 36 95%4. Desvio-padrão, σ = 85. Tamanho das amostras, n = 144 √n = 12 Todas as Intervalo: 36 ± 2 x 0,67 amostras Distribuição amostral para: possíveis n = 144 _ x = µ = 36 34,66 36,00 37,34 σx σ/√n = 8/12 = 0,67 Intervalo: 33 ± 2 x 0,412 Amostra n1= 144 _ sorteada 1 x1 = 33 32,18 33,00 33,82 População S_ 5 = infinita Sx = S/√n = 5/12 = 0,412 Intervalo: 37 ± 2 x 0,500 µ = 36 Amostra n2 = 144 σ=8 _ sorteada 2 x2 = 37 S_ 6 = 36,00 37,00 38,00 Sx = S/ √n = 6/12 = 0,500 Intervalo: 39 ± 2 x 0,583 Amostra n3 = 144 sorteada 3 _ x3 = 39 S_ 7 = 37,83 39,00 40,17 Sx = S/ √n = 7/12 = 0,583 _ x = µ PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  25. 25. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 25 Determinação do tamanho da amostraFórmula geral para determinação de n: Z2 σ2 n = Sendo: Z = Valor da normal padronizada ao nc e2 e = Erro máximo admissível σ = Desvio padrão da população Situação 1 Situação 2 Situação 3 Z e lado Dado Dado Z = lσu √ n c (n.c.) ca Z ado σ e Dado e = cul Dado l ca √ n 2 σ Zado 2 n n = ul Dado Dado lc 2 ca e Para um mesmo σ definidas duas variáveis, o valor da terceira será conseqüente. , PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  26. 26. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 26 Amostragem aleatória simples Caracteriza-se pelo fato de que cada elemento da população ter: probabilidade conhecida; diferente de zero; idêntica à dos outros elementos de ser selecionado para fazer parte da amostra. Essa característica permite que qualquer subconjunto de n elementos de uma população constitua-se numa amostra possível dessa população. PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  27. 27. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 27 Procedimentos para a realização de amostragens aleatórias simples1.Sorteios manuais.2.Sorteios com auxílio de computador.3.Utilização de uma tabela de números aleatórios. PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  28. 28. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 28 Procedimentos para a realização de amostragens aleatórias estratificadas1. Divide-se a população objeto do estudo em estratos que sejam mutuamente exclusivos e coletivamente exaustivos.2. Define-se o número de elementos a selecionar em cada estrato.3. Seleciona-se uma amostra aleatória simples e independente em cada estrato. PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  29. 29. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 29 Procedimentos para a realização de amostragens aleatórias estratificadas (continuação)4. Calcula-se a média e o desvio-padrão de cada amostra.5. Compõem-se as médias e os desvios-padrão de cada amostra para o cálculo da média e do desvio-padrão que serão usados como estimadores dos parâmetros da população.Observação: A amostragem estratificada pode ou não ser proporcional à incidência dos estratos na população. PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  30. 30. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 30Amostragens aleatórias estratificadas proporcionais e não proporcionais Amostragem estratificada proporcional - Quando as amostras de cada estrato são proporcionais à incidência do estrato na população.Neste caso, os resultados do processamento da amostra total serãoinferidos diretamente para a população. Amostragem estratificada não proporcional – Quando as amostras de cada estrato não são proporcionais à incidência do estrato na população.Neste caso, os resultados do processamento das amostras de cadaestrato precisam ser ponderadas pelo seu tamanho para compor oresultado da amostra total para poder inferir os resultados para apopulação. PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  31. 31. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 31 Amostragens estratificadas não proporcionais (continuação)Regras práticas para determinar o peso da participação de estratos não proporcionais na amostra1. Quanto maior a participação de um estrato na população, maior deverá ser sua participação.2. Quanto maior o estrato em relação aos demais, maior deverá ser sua participação.3. Quanto maior a variabilidade dentro do estrato, maior deverá ser sua participação. PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  32. 32. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 32 Amostragem por conglomerados (ou grupos)Substituto mais eficiente da amostragem probabilística simples Na amostragem probabilística simples cada elemento da população é sorteado isoladamente para constituir a amostra. Na amostragem por conglomerados, grupos de elementos da população são simultaneamente sorteados para constituir a amostra. Tipos de amostragens por conglomerado: sistemática e área. PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  33. 33. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 33 Amostragem por conglomerados (ou grupos) (continuação) Passos na amostragem sistemática1. Estabelecer um rol ordenado dos elementos da população.2. Numera-se todos os elementos da população, de 1 até N.3. Determina-se o tamanho da amostra n.4. Determina-se o passo k = N/n.5. Sorteia-se um número de 1 a k. O elemento da população correspondente a esse número será o primeiro elemento da amostra.6. Os demais elementos são determinados somando-se k ao elemento sorteado ou ao elemento anterior, até se chegar ao final da população. PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  34. 34. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 34 Amostragem por conglomerados (ou grupos) (continuação) Passos da amostragem por Área em um Estágio1. Listar e numerar todos os quarteirões de uma cidade (população de quarteirões = Nq).2. Sortear uma amostra aleatória simples ou sistemática de tamanho nq da população de Nq quarteirões.3. Coletar dados de todas as residências dos nq quarteirões sorteados. PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  35. 35. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 35 Amostragem por conglomerados (ou grupos) (continuação) Passos da amostragem por Área em dois Estágios1. Listar e (ou) numerar todos Nq quarteirões de uma cidade.2. Sortear uma amostra aleatória simples ou sistemática de tamanho nq da população de Nq quarteirões.3. Listar e (ou) numerar todas as residências dos nq quarteirões sorteados.4. Sortear uma amostra aleatória simples ou sistemática de nr residências de cada um dos nq quarteirões sorteados. PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  36. 36. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 36 Amostragem por conglomerados (ou grupos) (continuação) Passos da amostragem por Área em Multiestágios1. Subdividir o país em áreas primárias. Considerar áreas primárias: regiões metropolitanas, comarcas ou grupos de comarcas (quando se tratar de comarcas muito pequenas).2. Estratificar essa população de áreas primárias para estar seguro de que a amostra a ser construída tenha, na mesma proporção, os diferentes tipos de áreas primárias e (ou) diferentes regiões do país.3. Listar e (ou) numerar todas as divisões obtidas. PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  37. 37. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 37 Amostragem por conglomerados (ou grupos) (continuação)4. Sortear uma amostra aleatória estratificada dessa população de áreas primárias.5. Em cada área primária selecionada, elaborar uma lista das cidades grandes, médias e dos municípios restantes e criar estratos.6. Sortear uma amostra aleatória estratificada da população de cidades grandes, cidades pequenas e municípios restantes em cada área primária sorteada. PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  38. 38. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 38 Amostragem por conglomerados (ou grupos) (continuação)7. Listar e (ou) numerar todos Nq quarteirões de cada locação amostral.8. Sortear uma amostra aleatória simples ou sistemática de tamanho nq da população de Nq quarteirões de cada locação amostral.9. Listar e (ou) numerar todas as residências de cada um dos nq quarteirões sorteados de todas as locações amostrais.10. Sortear uma amostra aleatória simples ou sistemática de nr residências de cada um dos nq quarteirões de cada locação amostral. PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  39. 39. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 39 Ilustração da Amostragem por Área de Múltiestágios Áreas Primárias Locação Amostral Bairro Unidade Amostral Quarteirão Residência PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  40. 40. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 40 Características da amostragem por área em multiestágios1.O erro amostral decresce à medida que: crescer o tamanho da amostra; crescer a homogeneidade dos elementos amostrados a cada estágio.2. Para um determinado tamanho total da amostra, o erro amostral decresce na medida que:  crescer o número de elementos dos estágios intermediários;  decrescer o número de elementos do estágio final. PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  41. 41. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 41Resumo das condições e fórmulas para determinação do tamanho de amostras probabilísticas estimativas de medidas (ou valores) Estimativas de medidas (ou valores) Quando conhecido σ da população Populações infinitas Populações finitas Z2σ2 NZ2 σ2 Geral 1 n = 5 n = e2 n2(N – 1) + Z2 σ2 Z = 1 σ2 Nσ2 2 n = 6 n = nc = 68% e2 e2(N – 1) + σ2 Z = 2 4σ2 N4σ2 3 n = 7 n = nc = 95% e2 e2(N – 1) + 4σ2 Z = 3 9σ2 N9σ2 4 n = 8 n = nc = 99,7% e2 e2(N -1) + 9σ2 Quando desconhecido σ da população, substituir σ por S, sendo S estimador de σ obtido em amostra piloto Erro sempre medido em valor absoluto PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  42. 42. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 42Resumo das condições e fórmulas para determinação do tamanho deamostras probabilísticas estimativas de proporções (ou porcentagens) Estimativas de proporções (ou porcentagens) Populações infinitas Populações finitas n= n = Z2pq NZ2 pq Geral 9 13 e2(N – 1) + Z2pq n= e 2 n = Z = 1 pq Npq 10 14 nc = 68% n= e2 n = e (N – 1) + pq 2 Z = 2 4pq N4pq 11 15 nc = 95% n= e2 n = e2(N – 1) + 4pq Z = 3 9pq N9p.q 12 16 nc = 99,7% e2 e2(N -1) + 9pq Conhecidos p e q da população Sendo: p = % da característica q = % da não característica p + q = 1 (ou 100%) Erro sempre medido em porcentagem PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  43. 43. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 43 Tabela relacionando, erro, nível de confiabilidade e número de elementos da amostra para populações infinitas dicotômicas n = PQ / e2 (68%) n = 4 PQ / e2 (95%) n = 9 PQ / e2 (99,7%) Erro Amostral P = Q = 0,50 0,01 (1%) 2.500 10.000 22.500 0,02 (2%) 625 2.500 5.625 0,03 (3%) 278 1.112 2.502 0,04 (4%) 156 624 1.404 0,05 (5%) 100 400 900 0,06 (6%) 70 280 630 0,07 (7%) 51 204 459 0,08 (8%) 39 156 351 0,09 (9%) 31 124 279 0,10 (10%) 25 100 225Para uma pesquisa com o mesmo n, podemos dar respostas diferentes em termos de erro econfiabilidade (vide slide 25). PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar
  44. 44. Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra 44Outros fatores determinantes do tamanho da amostra 1.Fatores psicológicos. 2.Objetivos da pesquisa. 3.Objetivos múltiplos. 4.Restrições de tempo. 5.Restrições de custo. 6.Plano de análise dos dados. PESQUISA DE MARKETING – Edição Compacta Mattar

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