Como calcular o tamanho da amostra
Resumo: Relaciona população, efeito, precisão, poder estatístico e perdas para justificar a dimensão de um estudo.
Porque é importante calcular a amostra
O tamanho da amostra deve ser suficiente para responder à pergunta sem desperdiçar participantes, tempo ou recursos. A decisão depende do desenho, da população, do tipo de resultado, da precisão pretendida e da análise planeada; não existe um número universalmente correto.
Definir população e unidade de análise
Especifica quem ou o que será estudado, a população acessível, a unidade de análise e os critérios de inclusão. Distingue a população-alvo daquela a que consegues recrutar. Uma amostra numericamente grande não corrige uma população mal definida ou um recrutamento enviesado.
Amostras em estudos quantitativos
Para estimar uma proporção, considera a prevalência esperada, a margem de erro, o nível de confiança e o efeito do desenho. Para comparar grupos ou testar associações, considera também a diferença mínima relevante, a variabilidade, o poder estatístico e o nível de significância.
Poder estatístico e efeito esperado
O cálculo a priori deve partir do efeito mínimo que teria importância científica ou prática, não de um resultado desejado. Define alfa, poder, número de grupos, distribuição esperada e análise principal. Quando o efeito é incerto, usa estudos anteriores ou cenários de sensibilidade e explica as fontes.
Populações finitas e perdas
Quando a população é pequena e conhecida, pode ser necessária uma correção para população finita. Acrescenta uma margem para não resposta, desistências, dados incompletos ou exclusões previstas. Não apresentes o número final sem mostrar os pressupostos e o cálculo que o produziu.
Estudos qualitativos
Em investigação qualitativa, a dimensão não é normalmente determinada por uma fórmula de poder. Planeia participantes ou casos com base na pergunta, diversidade necessária, profundidade dos dados, acesso e suficiência da informação. Explica o critério usado e como a análise orientou a decisão de parar o recrutamento.
Amostragem probabilística e não probabilística
Amostragem aleatória, estratificada ou por conglomerados permite estimar seleção com pressupostos específicos. Amostragem por conveniência, intencional ou em bola de neve pode ser adequada a objetivos exploratórios ou populações de difícil acesso, mas limita a generalização e deve ser assumida no desenho.
Ferramentas e validação do cálculo
Usa software estatístico, calculadoras ou fórmulas apenas depois de definires o desenho e a análise. Confirma que a ferramenta usa teste unilateral ou bilateral, grupos independentes ou emparelhados e o tipo correto de desfecho. Pede revisão a alguém com competência estatística quando o estudo tiver decisões complexas.
Relatar a decisão no trabalho
Indica população, unidade, método de amostragem, parâmetros, fórmula ou software, pressupostos, número calculado, margem para perdas e número efetivamente recrutado. Explica diferenças entre plano e execução e evita chamar representativa a uma amostra apenas por atingir um número elevado.
Erros frequentes e checklist
Evita escolher o tamanho pela regra de dez casos sem justificar, copiar o número de outro estudo, ignorar perdas, calcular depois de observar os resultados ou tratar significância como relevância. Confirma pergunta, desfecho, desenho, efeito, precisão, poder, população, perdas e limitações.
Conclusão
Calcular uma amostra é alinhar a pergunta, o desenho, a análise e os recursos disponíveis. O valor do cálculo está nos pressupostos transparentes e na adequação ao estudo, não num número isolado. Para conclusões sólidas, combina dimensão suficiente com recrutamento e medição de qualidade.
Fontes
Perguntas frequentes
Existe um tamanho de amostra ideal?
Não. O tamanho adequado depende do desenho, da pergunta, do tipo de resultado, da precisão pretendida e dos recursos disponíveis.
Devo incluir perdas no cálculo?
Sim. Estima não resposta, desistências e dados incompletos e aumenta o número inicial de participantes de forma justificada.
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