Calculadora
Calcule a amostra aleatória simples para pesquisas que utilizam variáveis categóricas:
Na amostra aleatória simples todos os elementos têm a mesma probabilidade de serem selecionados (ex. sorteio). Quando a seleção não é aleatória, pode ocorrer tendenciosidade.
As variáveis categóricas são medidas em uma escala nominal (ex. sexo: m/f), não numérica.
Utilize as instruções ao lado para utilizar a calculadora e aumentar seu conhecimento.
CÁLCULO AMOSTRAL
Fórmula de cálculo: n=N.Z2.p.(1-p) / Z2.p.(1-p) + e2.N-1 (n: amostra calculada , N: população, Z: váriável normal, p: real probabilidade do evento, e: erro amostral). Baseado em Santos, GEO. calculoamostral.vai.la. Acesso 2017.
INSTRUÇÕES PARA O CÁLCULO
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Erro amostral
É a diferença entre a estimativa da amostra e o parâmetro da população.
Uma pesquisa investiga uma característica da população. Para viabilizar o estudo o pesquisador seleciona um sub-grupo representativo denominado amostra. Logo o resultado da pesquisa obtido da amostra será uma estimativa da população, e o erro amostral é a diferença entre o valor real da característica na população e aquele estimado pela amostra. Esta diferença ocorre porque nem todos os elementos da população fazem parte da amostra e cada população pode gerar diferentes sub-grupos amostrais, gerando diferentes resultados. Como o pesquisador não conhece o valor real da população, então o erro amostra é desconhecido.
Se um hospital interna 10% de crianças e a pesquisa estimar que existem 13%, então o erro amostral é de 3 %. Para o cálculo indique como erro amostral máximo admitido pela pesquisa o valor de 5%. -
Nivel de confiança
Indica a probabilidade de o erro amostral estar correto.
Se o pesquisador definiu o erro amostral em 5% e o nível de confiança em 95%, significa que, se for selecionado uma centena de amostras, estima-se que aproximadamente 95 destas irão conter o parâmetro da população.
Utilize o nível de confiança adequado à precisão da pesquisa. -
População
É o número de indivíduos (sujeitos) que compõem o universo da pesquisa.
Por exemplo, se o objeto de uma pesquisa é o câncer de mama em Curitiba, a população representa o número mulheres que apresentam esta condição na cidade em determinado período de tempo.
A estimativa da população pode ser obtida por meio do levantamento de artigos científicos já publicados (ex. a frequência de câncer de mama nas mulheres curitibanas em 2016 foi de 840 casos. Fonte INCA).
Caos o pesquisador não conheça o número preciso de sujeitos no universo, então a estimativa deve ser o suficiente para que a população efetiva não seja maior (ex. suponha que o universo tenha 1.000 a 1700 sujeitos, a população indicada deveria ser 1700).
Se o universo for muito grande ou não houver informação sobre seu real tamanho, deixe em branco o campo 'população' na calculadora. -
% máximo
Quando o pesquisador está trabalhando com variáveis categóricas, então está buscando um resultado que indique qual é o percentual de sujeitos com determinada característica. Por exemplo, qual a frequência de câncer de mama no total de tipos de câncer que incidem sobre as mulheres de Curitiba/PR.
O percentual máximo pode ser encontrado em publicações científicas e irá auxiliar na estimativa do tamanho da amostra da pesquisa. Observe que o INCA publicou que dos 2.920 casos de câncer nas mulheres de Curitiba em 2016, 840 foram do tipo câncer de mama, ou seja aproximadamente 30%. Então é possível estimar que o valor máximo estimado para o câncer de mama não é maior que 30%.
O percentual máximo deve ser indicado na calculadora somente quando é inferior a 50%. -
% mínimo
O campo 'percential mínimo' possui interpretação semelhante à do percentual máximo. Se você, pesquisador, possui informação (artigo científico) que indica que numa suposta investigação o percentual de câncer de mama nas mulheres de Curitiba/PR no ano de 2016 foi superior a 20%, então insira este valor (20%) no campo ‘percentual mínimo’.
O campo ‘percentual mínimo’ deve ser preenchido somente quando for superior a 50%. -
Rede profissional
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