Solucionado
Hm... eu não estou entendendo... vamos lá, a equação usa o desvio padrão amostral... que só foi obtido depois de medirem o peso de 200 sacos de farinha. Mas com esse dado, na fórmula, descobrimos que só precisaríamos pesar 10 sacos para encontrar os resultados que queríamos. No mundo real, sempre temos que exagerar no tamanho da amostra da primeira vez para depois otimizarmos ou tem algo que eu não estou enxergando?
Oi, João! Como você está?
A fórmula para calcular o tamanho da amostra é uma ferramenta estatística que nos permite estimar a quantidade mínima de dados que precisamos para obter uma estimativa confiável de um parâmetro populacional, como a média ou o desvio padrão. Nesse exemplo, o peso dos sacos de farinha.
No exemplo dado, o fabricante de farinha já tinha uma amostra de 200 sacos, e foi a partir dessa amostra que ele conseguiu calcular o desvio padrão. Mas isso não significa que sempre precisaremos de uma amostra tão grande. O tamanho da amostra inicial depende de vários fatores, como o grau de variabilidade na população, o nível de confiança desejado e o erro máximo aceitável.
Quando aplicamos a fórmula e encontramos que precisaríamos de apenas 10 sacos para obter a estimativa desejada, isso não significa que exageramos na primeira vez. Mas sim que, com base nos dados que temos e nos critérios que estabelecemos (nível de confiança de 95% e erro máximo de 0,3 kg), uma amostra de 10 sacos seria suficiente.
No mundo real, muitas vezes não sabemos qual é o desvio padrão da população, e por isso precisamos começar com uma amostra razoavelmente grande e depois ajustar o tamanho da amostra com base nos resultados. Mas se já tivermos uma boa ideia do desvio padrão, podemos usar a fórmula para calcular o tamanho da amostra de forma mais eficiente desde o início.
Espero ter contribuído, João. Abraços!