Kalkulator: oblicz minimalną wielkość próby w ankiecie

Kalkulator online do obliczania wielkości próby dla ankiety

Opracowanie ankiety i zapewnienie właściwej odpowiedzi, na której możesz oprzeć swoje decyzje biznesowe, wymaga sporej wiedzy. Po pierwsze, musisz upewnić się, że twoje pytania są zadawane w sposób, który nie wpływa na odpowiedź. Po drugie, musisz upewnić się, że przebadałeś wystarczającą liczbę osób, aby uzyskać statystycznie ważny wynik.

Nie musisz pytać każdej osoby, byłoby to pracochłonne i dość drogie. Firmy zajmujące się badaniami rynku dążą do osiągnięcia wysokiego poziomu zaufania, niskiego marginesu błędu przy jednoczesnym dotarciu do niezbędnej minimalnej liczby odbiorców. Jest to znane jako Twoje wielkość próbki. Ty jesteś próbkowania pewien procent całej populacji, który osiągnie wynik zapewniający poziom pewność siebie aby zweryfikować wyniki. Korzystając z powszechnie akceptowanej formuły, możesz określić prawidłowy wielkość próbki które będą reprezentować całą populację.



Jeśli czytasz to przez RSS lub e-mail, przejdź do witryny, aby skorzystać z narzędzia:

Oblicz wielkość próby w ankiecie

Jak działa próbkowanie?

Wzór na określenie minimalnej wielkości próbki

Wzór na określenie minimalnej wielkości próby niezbędnej dla danej populacji jest następujący:

S = \ frac {\ frac {z ^ 2 \ times p \ left (1-p \ right)} {e ^ 2}} {1+ \ left (\ frac {z ^ 2 \ times p \ left (1- p \ right)} {e ^ 2N} \ right)}

Gdzie:

  • S = Minimalna wielkość próby, którą należy zbadać biorąc pod uwagę dane wejściowe.
  • N = Całkowita wielkość populacji. Jest to wielkość segmentu lub populacji, którą chcesz ocenić.
  • e = Margines błędu. Za każdym razem, gdy próbkujesz populację, w wynikach będzie margines błędu.
  • z = Jak możesz być pewien, że populacja wybierze odpowiedź z określonego zakresu. Procent ufności przekłada się na z-score, liczba odchyleń standardowych dla danej proporcji jest oddalona od średniej.
  • p = Odchylenie standardowe (w tym przypadku 0.5%).

Co o tym myślisz?

Ta strona używa Akismet do redukcji spamu. Dowiedz się, jak przetwarzane są dane komentarza.