O que é o tamanho da amostra?

Tamanho da amostra é quantas pessoas ou coisas um estudo de fato mediu. Amostras pequenas produzem resultados que balançam loucamente só por sorte, e é por isso que tantos achados pequenos empolgantes somem quando alguém os repete. Mas uma amostra grande conserta só a aleatoriedade, e nunca conserta uma amostra mal escolhida.

Todo estudo mede uma fatia do mundo e torce para que essa fatia represente o todo — e quanto menor a fatia, mais a sorte decide o que ele vê. Jogue uma moeda honesta dez vezes e sete caras é comum; jogue mil vezes e setecentas caras é extraordinário. Estudos se comportam do mesmo jeito, então um resultado marcante de vinte participantes é exatamente o que o acaso produz com surpreendente frequência — uma das razões de achados dramáticos de estudos pequenos sumirem quando outros laboratórios repetem o experimento. Não existe número certo universal, já que depende do tamanho do efeito e de quanto as pessoas diferem. Uma pesquisa de opinião nacional precisa de cerca de mil pessoas para uma margem de erro perto de três pontos, quer o país tenha cinco milhões de habitantes ou trezentos milhões. A precisão também fica cara rápido, já que reduzir essa margem de erro pela metade exige cerca de quatro vezes mais participantes. O que o tamanho não compra é representatividade, então uma amostra que deixa de fora parte da população — como pesquisar só jovens adultos para entender todos os eleitores — segue enviesada por mais que você adicione. Um milhão de participantes mal escolhidos ainda produz uma resposta precisamente errada.

Julgar um restaurante por um prato ou por dez. Um prato brilhante pode significar que a cozinha é soberba, ou pode significar que você teve sorte com o favorito do chef. Dez pratos ao longo do cardápio lhe dizem muito mais. Mas se os dez forem sobremesas você continua sem saber nada sobre os pratos principais, porque o problema nunca foi quantos pratos você comeu: foi quais você escolheu.