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Calculadora de Teste A/B: Tamanho da Amostra (Sample Size)

Calcule o tamanho de amostra necessário para pesquisas estatísticas e experimentos, levando em conta o nível de significância e o intervalo de confiança.

%20.00%
%15% — 25%

As taxas de conversão na área cinza não serão distinguíveis da taxa base.

Porcentagem de vezes que o tamanho mínimo do efeito será detectado, assumindo que ele exista

Porcentagem de vezes que uma diferença será detectada, assumindo que ela NÃO exista

Tamanho da amostra:

1,030

por variação

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Calculadora de Tamanho de Amostra para Planejamento de Testes A/B

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A calculadora de tamanho de amostra ajuda a determinar quantas observações são necessárias para obter resultados estatisticamente significativos. Isso é importante para planejar experimentos, pesquisas e testes de marketing.

A amostra deve ser grande o suficiente para que os resultados sejam confiáveis, mas não excessivamente grande para evitar desperdício de recursos. Nossa ferramenta leva em conta o nível de confiança, margem de erro e variabilidade esperada dos dados.

Esta ferramenta é útil para analistas, pesquisadores, profissionais de marketing e qualquer pessoa que trabalhe com dados estatísticos e queira planejar pesquisas de forma otimizada.

Perguntas Frequentes (FAQ)

O tamanho da amostra depende do nível de confiança desejado, margem de erro, tamanho da população e tamanho do efeito esperado. Efeitos maiores exigem amostras menores, enquanto efeitos menores precisam de amostras maiores para serem detectados.

O nível de confiança (geralmente 95%) indica o quão certo você está sobre seus resultados. A margem de erro é a faixa de incerteza em torno de sua estimativa. Maior confiança ou menor margem de erro exige amostras maiores.

Se desconhecido, use 50% (0,5), pois isso fornece o tamanho de amostra mais conservador (maior). Se você tiver dados ou estimativas anteriores, use esses valores para cálculos mais precisos.

Para populações pequenas (menos de 20 vezes o tamanho da sua amostra), use a correção de população finita para reduzir o tamanho da amostra necessário. Para populações grandes, trate como infinita.

Diferentes estudos (pesquisas, experimentos, comparações) têm requisitos diferentes. Especifique o tipo de estudo, o resultado principal e o método de análise para cálculos precisos do tamanho da amostra.

Ferramentas úteis

o1

Determinar Número Mínimo de Observações

Permite calcular quantos dados são necessários para obter resultados estatisticamente significativos.

o1

Considera Intervalo de Confiança e Nível de Significância

Ajuda a reduzir a probabilidade de erro em experimentos e testes de marketing.

o1

Útil para Teste A/B

Otimiza o processo de coleta de dados, eliminando recursos redundantes para análise.