Para calcular o tamanho da amostra necessário para estimar uma proporção populacional com um determinado nível de confiança e margem de erro, você pode usar a fórmula: \[ n = \left( \frac{Z^2 \cdot p \cdot (1 - p)}{E^2} \right) \] onde: - \( n \) é o tamanho da amostra, - \( Z \) é o valor crítico da distribuição normal (para 95% de confiança, \( Z \approx 1,96 \)), - \( p \) é a proporção populacional estimada (se não souber, pode usar 0,5 para maximizar o tamanho da amostra), - \( E \) é a margem de erro (neste caso, 0,02 ou 2%). Se considerarmos \( p = 0,5 \): \[ n = \left( \frac{(1,96)^2 \cdot 0,5 \cdot (1 - 0,5)}{(0,02)^2} \right) \] Calculando: \[ n = \left( \frac{(1,96)^2 \cdot 0,5 \cdot 0,5}{0,0004} \right) \] \[ n = \left( \frac{3,8416 \cdot 0,25}{0,0004} \right) \] \[ n = \left( \frac{0,9604}{0,0004} \right) \] \[ n = 2401 \] Portanto, o tamanho da amostra necessário é aproximadamente 2.400. A resposta correta é 2.400.