Analizy i testyCRM i platformy danychMartech Zone Apps

Aplikacja: Kalkulator minimalnej wielkości próbki w badaniu

Kalkulator minimalnej wielkości próbki ankiety

Kalkulator minimalnej wielkości próbki ankiety

Wypełnij wszystkie swoje ustawienia. Po przesłaniu formularza zostanie wyświetlona minimalna wielkość próbki.

%
Twoje dane i adres e-mail nie są przechowywane.
Zacząć od nowa

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

Nie musisz pytać każdej osoby, byłoby to pracochłonne i dość kosztowne. Firmy zajmujące się badaniem rynku dążą do osiągnięcia wysokiego poziomu zaufania i niskiego marginesu błędu przy jednoczesnym dotarciu do niezbędnej minimalnej liczby odbiorców. To jest znane jako twoje wielkość próbki. Ty jesteś próbkowania pewien procent całej populacji, aby osiągnąć wynik, który zapewnia 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?

Dobór próby to proces wybierania podzbioru osobników z większej populacji w celu wyciągnięcia wniosków na temat cech całej populacji. Jest często używany w badaniach naukowych i ankietach do zbierania danych i prognozowania populacji.

Można zastosować kilka różnych metod pobierania próbek, w tym:

  1. Proste losowe pobieranie próbek: Polega to na wybraniu próby z populacji przy użyciu metody losowej, takiej jak losowe wybieranie imion z listy lub użycie generatora liczb losowych. Gwarantuje to, że każdy członek populacji ma równe szanse na wybór do próby.
  2. Próbkowanie warstwowe polega na podziale populacji na podgrupy (warstwy) na podstawie określonych cech, a następnie wybraniu losowej próby z każdej warstwy. Gwarantuje to, że próba jest reprezentatywna dla różnych podgrup w populacji.
  3. Próbkowanie klastra: Polega to na podziale populacji na mniejsze grupy (skupiska), a następnie wybraniu losowej próby skupień. Próba obejmuje wszystkich członków wybranych klastrów.
  4. Systematyczne pobieranie próbek: Polega to na wybraniu co n-tego członka populacji do próby, gdzie n jest przedziałem losowania. Na przykład, jeśli interwał próbkowania wynosi 10, a wielkość populacji wynosi 100, do próby wybrano by co dziesiątego członka.

Ważne jest, aby wybrać odpowiednią metodę doboru próby w oparciu o charakterystykę populacji i badany problem badawczy.

Poziom ufności a margines błędu

W badaniu reprezentacyjnym, poziom zaufania mierzy Twoją pewność, że Twoja próba dokładnie reprezentuje populację. Jest on wyrażony w procentach i jest określany na podstawie wielkości próby oraz poziomu zmienności w populacji. Na przykład poziom ufności wynoszący 95% oznacza, że ​​gdyby przeprowadzić ankietę wiele razy, wyniki byłyby dokładne w 95% przypadków.

Połączenia margines błędu, z drugiej strony, jest miarą tego, jak bardzo wyniki ankiety mogą różnić się od prawdziwej wartości populacji. Zwykle jest wyrażany w procentach i jest określany na podstawie wielkości próby i poziomu zmienności w populacji. Załóżmy na przykład, że margines błędu dla ankiety wynosi plus minus 3%. W takim przypadku, gdyby przeprowadzić badanie wiele razy, rzeczywista wartość populacji mieściłaby się w przedziale ufności (określonym przez średnią próby plus lub minus margines błędu) w 95% przypadków.

Podsumowując, poziom ufności jest miarą pewności, że próbka dokładnie reprezentuje populację. Jednocześnie margines błędu mierzy, jak bardzo wyniki Twojej ankiety mogą różnić się od rzeczywistej wartości populacji.

Dlaczego odchylenie standardowe jest ważne?

Odchylenie standardowe mierzy rozproszenie lub rozproszenie zestawu danych. Informuje o tym, jak bardzo poszczególne wartości w zbiorze danych różnią się od średniej w zbiorze danych. Podczas obliczania minimalnej wielkości próby do badania odchylenie standardowe jest niezbędne, ponieważ pomaga określić wymaganą precyzję w próbce.

Jeśli odchylenie standardowe jest małe, wartości w populacji są stosunkowo bliskie średniej, więc nie będzie potrzebna duża próba, aby uzyskać dobre oszacowanie średniej. Z drugiej strony, jeśli odchylenie standardowe jest duże, wartości w populacji są bardziej rozproszone, więc będziesz potrzebować większej wielkości próby, aby uzyskać dobre oszacowanie średniej.

Ogólnie rzecz biorąc, im większe odchylenie standardowe, tym większy rozmiar próbki będzie potrzebny do osiągnięcia określonego poziomu precyzji. Wynika to z faktu, że większe odchylenie standardowe wskazuje, że populacja jest bardziej zmienna, więc do dokładnego oszacowania średniej populacji potrzebna będzie większa próba.

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. Podczas próbkowania populacji będzie margines błędu.
  • z = Na ile możesz być pewien, że populacja wybierze odpowiedź w określonym zakresie. Procent ufności przekłada się na wynik z, czyli liczbę odchyleń standardowych danej proporcji od średniej.
  • p = Odchylenie standardowe (w tym przypadku 0.5%).

Douglas Karr

Douglas Karr jest dyrektorem ds. marketingu OtwórzWglądy i założycielem Martech Zone. Douglas pomógł dziesiątkom odnoszących sukcesy start-upów MarTech, pomagał w due diligence ponad 5 miliardów dolarów w przejęciach i inwestycjach Martech i nadal pomaga firmom we wdrażaniu i automatyzacji ich strategii sprzedaży i marketingu. Douglas to uznany na całym świecie ekspert ds. transformacji cyfrowej oraz MarTech i mówca. Douglas jest także autorem przewodnika dla manekinów i książki o przywództwie biznesowym.

Powiązane artykuły

Powrót do góry przycisk
Zamknij

Wykryto Adblock

Martech Zone jest w stanie udostępnić Ci te treści bez żadnych kosztów, ponieważ zarabiamy na naszej witrynie poprzez przychody z reklam, linki partnerskie i sponsoring. Będziemy wdzięczni za usunięcie blokady reklam podczas przeglądania naszej witryny.