Como Pode ser feito o Calculo de População

A pesquisa quantitativa necessita de indicadores numéricos confiáveis para poder retornar resultados embasados que vão fomentar a produção de uma boa monografia.

Isso quer dizer que ela trabalha com critérios estatísticos rígidos, isto é, ela precisa de uma amostra de pesquisa bem definida, caso contrário pode retornar resultados contestáveis.

Para se chegar à este número ideal de amostra, é utilizado um modelo estatístico que nos informa a quantidade de pessoas ou eventos que deve-se coletar para atingir a confiabilidade desejada no resultados obtidos.

Este modelo estatístico é o cálculo amostral, e ele é constituído pelas seguintes variáveis:

• População: totalidade do universo de indivíduos ou eventos que é objeto da pesquisa;
• Amostra: parcela do universo da pesquisa que será efetivamente investigado/entrevistado;
• Erro amostral: porcentagem de variação dos resultados da pesquisa. Por exemplo: uma pesquisa que quer encontrar a proporção de brasileiros com casa própria possui índice de erro de 5%. Suponha que a pesquisa retorne o resultado de que 45% da população possui casa própria, o erro amostral indica que o resultado real pode variar em 5 pontos percentuais para mais ou para menos, ou seja, o número de brasileiros com casa própria fica entre 40% e 50% da população;
• Distribuição da população: índice de homogeneidade da população objeto da pesquisa. Quanto menos variada for a população, menor será a amostragem necessária, pois existirão menos grupos de pessoas que precisarão ser representados;
• Nível de confiança: índice que mostra a probabilidade dos resultados obtidos refletirem as opiniões da população pesquisada. Por exemplo: uma pesquisa com nível de confiança de 95% quer dizer que se aquela mesma pesquisa for repetida 100 vezes, em 95 delas o resultado obtido será o mesmo.

Agora que você conhece os elementos que compõem o cálculo amostral, é preciso compreender como ele funciona.

É importante ter em mente que margem de erro, nível de confiança e tamanho da amostra são itens relacionados e a alteração de um desses fatores também altera os outros.

Assim, se você quiser obter uma margem de erro e um nível de confiança determinado, também vai precisar de um tamanho de amostra mínimo correspondente.

Para encontrar o número da amostra a ser pesquisada a partir das variáveis elencadas acima, é preciso fazer uso do teorema do limite central, que fornece suporte matemático ao conceito de que a média de uma amostra aleatória de uma população grande tende a estar próxima da média da população completa. Este teorema é representado pela seguinte fórmula:

n=N Z² p (1-p)(N-1) e² + Z² p (1-p)

Onde:

n = o tamanho da amostra que queremos calcular;

N = tamanho do universo;

Z = o desvio do valor médio que é aceito para alcançar o nível de confiança desejado;

e = a margem de erro máximo que é admitida;

p = a proporção que se espera encontrar.

O resultado obtido com a amostra será o mais provável de ser encontrado também no universo total da pesquisa e conforme nos distanciamos desse valor (para cima ou para baixo), os resultados serão valores cada vez menos prováveis.

Então, como a probabilidade diminui conforme você se distancia da média, é possível criar um intervalo ao redor do valor mais provável, que é o nível de confiança, e a distância que é preciso tomar a partir desse valor mais provável é o que vai determinar a margem de erro.

Conhecendo as propriedades matemáticas que definem o cálculo amostral, é possível adaptar as fórmulas da distribuição gaussiana para o objeto da sua pesquisa e assim encontrar o número da amostra que será preciso investigar para alcançar um resultado confiável para ser utilizado em seu TCC

Introdução:

As populações possuem diversas características próprias, mensuráveis. Cada membro de uma população pode nascer, crescer e morrer, mas somente uma população como um todo possui taxas de natalidade e de crescimento específicas, além de possuir um padrão de dispersão no tempo e no espaço.

Resolução:

O tamanho de uma população pode ser avaliado pela sua densidade. Para realizar esse calculo vamos calcular uma taxa de variação dada abaixo: