De quantos dados eu preciso na minha Dissertação ou TCC?

De quantos dados eu preciso na minha tese?

Esta é uma pergunta que leva muitos alunos a perderem noites de sono e, às vezes, a sanidade. Coletar dados não é barato: custa tempo, dinheiro e energia. O problema é que, se você coletar dados de menos, poderá não responder sua pergunta de trabalho; mas se coletar dados demais, desperdiçará valiosos recursos e isso poderá ter um custo até mesmo na esfera pessoal (distanciamento da família e dos amigos, por exemplo). Neste artigo curto abordo essa questão, a fim de ajudar o aspirante a cientista a planejar melhor seu projeto de pesquisa. Aqui foco nas pesquisas com abordagens quantitativas. Pesquisas qualitativas também são fundamentais na ciência, mas no caso delas a quantidade de dados obviamente não importa tanto.
Uma pesquisa científica não precisa necessariamente de uma montanha de dados para ser relevante ou interessante. Dados em profusão não salvam um projeto mal planejado. Quem dá valor a uma pesquisa são o contexto e a pergunta de trabalho. Além disso, como já explicado em outro guia, não é preciso ser um gênio para fazer a ciência avançar. Um projeto de pesquisa bem-sucedido é resultado de uma mistura de talento, treinamento, tenacidade e planejamento. Supondo que você já tenha os três primeiros ingredientes em porções adequadas, é hora de cuidar do delineamento experimental. Você precisa pensar bem sobre que pergunta quer responder, que hipóteses vai derivar dela e como vai operacionalizar essas hipóteses através de previsões testáveis. Tendo resolvido essa parte, chega a hora de lidar com a grande pergunta: quantos dados serão necessários para testar cada uma das previsões propostas? Ou seja, qual seria o tamanho amostral mínimo necessário?
A resposta depende de cinco fatores: pergunta de trabalho, variáveis operacionais, teste estatístico escolhido, poder estatístico e tamanho do efeito. Vamos ponto por ponto.
A primeira coisa a considerar é que a forma como você define seu problema de interesse