Ed
há 6 meses
Para determinar o tamanho da amostra necessário, podemos usar a fórmula do tamanho da amostra para estimar a média: \[ n = \left( \frac{Z \cdot \sigma}{E} \right)^2 \] Onde: - \( n \) é o tamanho da amostra, - \( Z \) é o valor crítico da distribuição normal para o nível de confiança desejado (para 95%, \( Z \approx 1,96 \)), - \( \sigma \) é o desvio padrão (neste caso, 40 segundos), - \( E \) é a margem de erro desejada (neste caso, 15 segundos). Substituindo os valores na fórmula: \[ n = \left( \frac{1,96 \cdot 40}{15} \right)^2 \] Calculando: 1. \( 1,96 \cdot 40 = 78,4 \) 2. \( \frac{78,4}{15} \approx 5,2267 \) 3. \( (5,2267)^2 \approx 27,3 \) Como o tamanho da amostra deve ser um número inteiro, arredondamos para cima. Portanto, o tamanho da amostra necessário é de 28.
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Ed
há 2 anos
Para determinar o tamanho da amostra necessário para garantir 95% de confiança de que a média amostral esteja a no máximo 15 segundos da verdadeira média, podemos utilizar a fórmula: \[ n = \left( \dfrac{Z \cdot \sigma}{E} \right)^2 \] Onde: - \( n \) = tamanho da amostra - \( Z \) = escore z para um nível de confiança de 95% (1,96) - \( \sigma \) = desvio padrão (40 segundos) - \( E \) = margem de erro (15 segundos) Substituindo os valores na fórmula, temos: \[ n = \left( \dfrac{1,96 \cdot 40}{15} \right)^2 \] \[ n = \left( \dfrac{78,4}{15} \right)^2 \] \[ n = \left( 5,23 \right)^2 \] \[ n \approx 27,33 \] Portanto, o tamanho da amostra necessário para atender aos critérios estabelecidos é de aproximadamente 28 observações.
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