Tamanho de amostra: quantas pessoas sua pesquisa precisa?

"Quantas pessoas precisamos ouvir?" é uma das primeiras perguntas de qualquer pesquisa. A resposta intuitiva costuma ser "uma porcentagem do mercado", mas a estatística diz outra coisa: para populações grandes, o tamanho de amostra quase não depende do tamanho da população. Uma pesquisa sobre um bairro e uma sobre o país inteiro podem precisar de amostras parecidas.

Este artigo mostra como calcular a amostra de forma prática, com uma tabela pronta e os cuidados que importam mais do que a fórmula.

Os três ingredientes do cálculo

1. Margem de erro. É o quanto o resultado da amostra pode variar em relação ao valor real. Uma margem de ±5 pontos significa que, se a pesquisa mostrar 40%, o valor real provavelmente está entre 35% e 45%.

2. Nível de confiança. É a segurança de que o valor real está dentro da margem. O padrão de mercado é 95%: se você repetisse a pesquisa muitas vezes, em 95% delas o intervalo conteria o valor real.

3. Variabilidade esperada. Quanto mais dividida a resposta, maior a amostra necessária. Como normalmente não se sabe a resposta antes, usa-se o cenário mais conservador: 50% para cada lado.

Tabela pronta de tamanho de amostra

Para populações grandes (acima de algumas dezenas de milhares de pessoas), com proporção esperada de 50%:

Note como reduzir a margem pela metade quadruplica a amostra. Por isso, pesquisas com margem de ±1 ponto são raras e caras.

E o tamanho da população?

Só importa quando a amostra é uma fatia relevante da população. Para populações pequenas, aplica-se uma correção que reduz a amostra necessária:

Valores arredondados para cima. Correção para população finita: n ajustado = n ÷ (1 + (n − 1) ÷ N).

Ou seja: se você tem 1.000 clientes, ouvir cerca de 280 já dá ±5 pontos. Se o seu mercado tem 10 milhões de pessoas, a amostra quase não muda.

O cuidado que a fórmula esconde: segmentos

A amostra calculada vale para o total. Se você pretende comparar grupos (homens e mulheres, regiões, faixas de renda), cada grupo precisa de amostra suficiente para a margem que você quer naquele grupo.

Planeje a amostra pelo menor grupo que você precisa analisar, e não só pelo total.

Comparar duas opções exige outro cálculo

As tabelas acima servem para estimar uma proporção ("quantos % preferem X"). Se o objetivo é comparar duas versões (anúncio A contra B, preço 1 contra preço 2), o cálculo é outro, e normalmente exige amostras maiores, porque você quer detectar a diferença entre dois resultados que têm, cada um, a própria margem. O guia de teste A/B mostra esse cálculo, e o de significância estatística explica como ler o resultado.

Amostra grande não corrige viés

O erro mais caro em pesquisa não é a amostra pequena, é a amostra enviesada. Mil respostas de seguidores da marca não representam o mercado. Algumas fontes comuns de viés:

• Autosseleção: só responde quem tem opinião forte (muito satisfeito ou muito irritado).
• Canal: pesquisa só online exclui quem usa pouco a internet.
• Base de contatos: pesquisar só clientes atuais e generalizar para quem ainda não é cliente.
• Cotas mal definidas: proporções de idade, renda ou região diferentes das do público real.

A solução é definir cotas (proporções de cada perfil), buscar respondentes fora da própria base e, quando necessário, ponderar os resultados.