Você já imaginou qual é o grau de satisfação de todos os seus clientes? Como não é possível entrevistar todos, você pode fazer uma pesquisa com uma amostra deles. Isso fornecerá uma “boa estimativa” das respostas que você obteria. No entanto, há um elemento que você deve considerar: o intervalo de confiança de sua pesquisa.
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Qual é o intervalo de confiança de um estudo de pesquisa?
Uma pesquisa é uma valiosa ferramenta de avaliação na qual uma amostra é selecionada; e as informações da amostra podem ser generalizadas para uma população maior.
A chave para a validade de qualquer pesquisa é a aleatoriedade. É essencial que os entrevistados sejam escolhidos aleatoriamente para que os resultados da pesquisa possam representar toda a população.
O grau em que a amostra representa a população é medido por duas estatísticas importantes: a margem de erro e o nível de confiança da pesquisa.
Por exemplo, uma pesquisa pode ter uma margem de erro de mais ou menos 3%, com um nível de confiança de 95%. Esses termos significam simplesmente que, se a pesquisa fosse realizada 100 vezes; os dados estariam em um certo número de pontos percentuais acima ou abaixo da porcentagem relatada em 95 das 100 pesquisas.
Em outras palavras, a empresa X pesquisa clientes e descobre que 50% dos entrevistados dizem que seu atendimento é “muito bom”. O nível de confiança é citado como 95% mais ou menos 3%. Essas informações significam que, se a pesquisa for realizada 100 vezes, a porcentagem que diz que o serviço é “muito bom” variará entre 47 e 53% na maioria (95%) do tempo.
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Etapas para calcular o intervalo
Para calcular o intervalo de confiança, três fatores devem ser levados em conta:
- O tamanho da amostra que foi entrevistada.
- A taxa de amostragem (ou seja, a proporção da amostra em relação à população. Uma amostra de 100 pessoas de uma população de 400 não dá a mesma precisão que uma amostra de 100 pessoas de uma população de 400.000).
- A distribuição das respostas: 50% de satisfação não dá a mesma precisão de 80% de satisfação.
Tenha em mente que você só pode calcular um intervalo de confiança de forma eficiente se tiver uma amostra aleatória genuína da população. Se a sua amostra não é verdadeiramente aleatória, você não pode confiar nos intervalos. Amostras não aleatórias são geralmente o resultado de algum defeito no procedimento de amostragem.
A fórmula geral para o intervalo de confiança (IC) de uma média populacional, comummente usado na estatística, é:
Onde:
x: é a média da amostra.
Z: é o valor crítico da distribuição normal padrão correspondente ao nível de confiança desejado (por exemplo, 1,96 para um IC de 95%).
s: é o desvio padrão da amostra.
n: é o tamanho da amostra.
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Um exemplo desse defeito é ligar apenas para as pessoas durante o dia e descartar quase todo mundo que trabalha. Para a maioria dos propósitos, não se pode presumir que a população não ativa represente com precisão toda a população (ativa e passiva).
Após calcular o intervalo de confiança, certifique-se de sempre interpretá-lo em palavras que todos possam entender; para que os responsáveis possam tomar decisões corretamente
Por que a fórmula do intervalo de confiança é importante?
Estabelecer um intervalo de confiança é importante em termos de amostragem probabilística e certeza. A fórmula apresentada acima permite que os pesquisadores estimem quão bem os resultados serão reproduzidos e o que esperam com um alto grau de precisão.
Definir expectativas claras é uma parte importante da compreensão de quão bem uma pesquisa é compreendida e aplicada e quão preciso pode ser um conjunto inicial de dados. Além disso, definir expectativas pode ser útil ao conduzir uma análise das necessidades do cliente.
A fórmula do intervalo de confiança também é útil para estabelecer confiança num determinado público. Ao realizar pesquisas e divulgação com seus clientes, pode ser útil entender o que eles pensam e como respondem. O intervalo de confiança permite que você use essas informações para prever com precisão como eles devem responder a experimentos futuros e informará se algo mudar no público.
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Guia e exemplo de uso da fórmula de intervalo de confiança
Aqui está um guia passo a passo para usar a fórmula do intervalo de confiança. Para este exemplo, usaremos uma amostra imaginária de pessoas que arremessaram 100 lances livres.
Encontre o resultado médio
A primeira informação que você precisa é a média amostral. Este é o resultado médio de todos os participantes. Para descobrir isso, some todas as pontuações e divida-as pelo número de participantes.
Nossa amostra para arremessos feitos é 75, 80, 75, 80, 90, 75, 85, 75, 90, 80. Somando-os e dividindo pelo total de arremessadores (10) obtemos 80,5. Isso significa que em todos os atiradores, a pontuação média foi de 80,5. O intervalo de confiança calculará a certeza de que o próximo experimento pontuará a mesma quantidade média de disparos.
Calcular o desvio padrão
Após encontrar a média amostral, você precisa calcular o desvio padrão. Esta será a diferença da média para o tamanho da amostra. Para encontrar o desvio padrão, você deve subtrair a média amostral de cada resultado individual e elevar ao quadrado cada resposta. Em seguida, some todos e pegue a torre quadrada desse número. Este será o desvio padrão da amostra.
Para nosso conjunto de dados de exemplo, é semelhante a: (75 – 80,5)² + (80 – 80,5)² + (75 – 80,5)² + (80 – 80,5)² + (90 – 80,5)² + (75 – 80,5) ² + (85 – 80,5)² + (75 – 80,5)² + (90 – 80,5)² + (80 – 80,5)² = 30,25 + 0,25 + 30,25 + 0,25 + 90,25 + 30,25 + 20,25 + 30,25 + 90,25 + 0,25 = 322,5 ÷ 10 arremessadores no total = 32,25.
Encontre erro padrão e margem de erro
Agora você pode usar a média amostral e o desvio padrão para calcular o erro padrão do seu estudo. Este número representará o quão próxima a amostra representa da população total. Em nosso exemplo de lances livres, você calcula a margem de erro do erro padrão dividindo o desvio padrão pelo tamanho do estudo: 32,25 / 10 = 3,225.
Depois de descobrir o erro padrão, você pode calcular facilmente a margem de erro. Isso mostra o quão confiante você pode estar ao conduzir o mesmo experimento para a população total. Uma margem de erro maior significará menos confiança na reprodução dos resultados. Para descobrir isso, multiplique o erro padrão por dois. Para nossos dados, isso se parece com: 3,225 x 2 = 6,45.
Conecte seus números
Após ter seus números, você pode inseri-los na fórmula e calcular seu intervalo de confiança. Assumiremos que o valor Z é 95% e, portanto, 0,95.
Intervalo de confiança (IC) = ‾X ± Z (S ÷ √n) = 80,5 ± 0,95 (32,25 ÷ √10) = 80,5 ± 0,95 (32,25 ÷ 3,16) = 80,5 ± 0,95 (10,21) = 80,5 ± 9,70 = 90,2, 70 .8.
Analise os resultados
A fórmula do intervalo de confiança determina se os seus resultados provavelmente serão repetidos para a população total da sua amostra. Uma confiança mais alta mostra uma probabilidade maior de repetição, enquanto uma confiança mais baixa mostra uma probabilidade menor de ver os mesmos resultados. Com esses números, você pode obter uma imagem precisa dos limites dos resultados esperados ao conduzir seu experimento novamente. Com isso, você pode analisar mudanças populacionais e dados previstos.
Nosso intervalo de confiança para pessoas que arremessam lances livres ficou entre 90,2 e 70,8 lances livres realizados. Isto significa que a quantidade média de disparos deve ficar entre estes dois valores (com 95% de confiança) para toda a população.
Conclusão
Com a fórmula do intervalo de confiança, você pode prever com precisão onde as pessoas chegarão com base em resultados anteriores e na sua confiança estimada. Isso pode ajudar a prever muitas coisas, desde dados futuros até mudanças populacionais e, esperançosamente, este guia ajudou a descobrir alguns insights importantes para seu próximo experimento.
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