Аналитика и тестирањеЦРМ и платформе податакаMartech Zone апликације

Апликација: Калкулатор минималне величине узорка анкете

Калкулатор минималне величине узорка анкете

Калкулатор минималне величине узорка анкете

Попуните сва своја подешавања. Када пошаљете образац, биће приказана ваша минимална величина узорка.

%
Ваши подаци и адреса е-поште се не чувају.
Почети испочетка

Развијање анкете и осигуравање да имате валидан одговор на којем можете заснивати своје пословне одлуке захтева доста стручности. Прво, морате осигурати да се ваша питања постављају на начин који не доводи до пристрасности одговора. Друго, морате осигурати да анкетирате довољно људи да бисте добили статистички валидан резултат.

Не морате да питате сваку особу, ово би било радно интензивно и прилично скупо. Компаније које се баве истраживањем тржишта раде на томе да постигну висок ниво поверења и ниску маргину грешке док постигну минималну потребну количину прималаца. Ово је познато као твоје Величина узорка. Ти си узорковање одређени проценат укупне популације да би се постигао резултат који обезбеђује ниво од поверење за потврђивање резултата. Користећи широко прихваћену формулу, можете одредити валидну Величина узорка који ће представљати становништво у целини.

Ако ово читате путем РСС-а или е-поште, кликните на сајт да бисте користили алатку:

Израчунајте величину узорка анкете

Како функционише узорковање?

Узорковање је процес одабира подскупа појединаца из веће популације како би се извели закључци о карактеристикама целе популације. Често се користи у истраживачким студијама и анкетама за прикупљање података и предвиђања о популацији.

Може се користити неколико различитих метода узорковања, укључујући:

  1. Једноставно насумично узорковање: Ово укључује одабир узорка из популације помоћу насумичне методе, као што је насумично бирање имена са листе или коришћење генератора случајних бројева. Ово осигурава да сваки члан популације има једнаке шансе да буде изабран за узорак.
  2. Слојевити узорковање подразумева поделу популације на подгрупе (стратуме) на основу одређених карактеристика и затим одабир случајног узорка из сваког стратума. Ово осигурава да је узорак репрезентативан за различите подгрупе унутар популације.
  3. Скупљање узорака: Ово укључује поделу популације на мање групе (кластера) и затим одабир насумичних узорака кластера. У узорак су укључени сви чланови одабраних кластера.
  4. Систематско узорковање: Ово укључује одабир сваког н-ог члана популације за узорак, где је н интервал узорковања. На пример, ако је интервал узорковања 10, а величина популације 100, сваки 10. члан би био изабран за узорак.

Важно је изабрати одговарајући метод узорковања на основу карактеристика популације и истраживачког питања које се проучава.

Ниво поверења у односу на маргину грешке

У узорку анкете, ниво поузданости мери ваше уверење да ваш узорак тачно представља популацију. Изражава се у процентима и одређује се величином вашег узорка и нивоом варијабилности у вашој популацији. На пример, ниво поузданости од 95% значи да ако бисте анкету спровели више пута, резултати би били тачни 95% времена.

маргина грешке, са друге стране, је мера колико резултати ваше анкете могу да варирају од праве вредности становништва. Обично се изражава у процентима и одређује се величином вашег узорка и нивоом варијабилности у вашој популацији. На пример, претпоставимо да је маргина грешке за анкету плус или минус 3%. У том случају, ако бисте анкету спровели више пута, права вредност популације би била унутар интервала поверења (дефинисаног просечном вредношћу узорка плус или минус маргина грешке) 95% времена.

Дакле, укратко, ниво поверења је мера колико сте уверени да ваш узорак тачно представља популацију. У исто време, маргина грешке мери колико резултати ваше анкете могу да варирају од стварне вредности становништва.

Зашто је стандардна девијација важна?

Стандардна девијација мери дисперзију или ширење скупа података. Говори вам колико се појединачне вредности у скупу података разликују од средње вредности скупа података. Приликом израчунавања минималне величине узорка за анкету, стандардна девијација је од суштинског значаја јер вам помаже да одредите колико вам је потребно прецизности у узорку.

Ако је стандардна девијација мала, вредности у популацији су релативно близу средње вредности, тако да вам неће бити потребна велика величина узорка да бисте добили добру процену средње вредности. С друге стране, ако је стандардна девијација велика, вредности у популацији су више дисперзоване, тако да ће вам бити потребна већа величина узорка да бисте добили добру процену средње вредности.

Генерално, што је већа стандардна девијација, то ће вам бити потребна већа величина узорка да бисте постигли дати ниво прецизности. То је зато што већа стандардна девијација указује да је популација варијабилнија, тако да ће вам требати већи узорак да бисте прецизно проценили средњу вредност популације.

Формула за одређивање минималне величине узорка

Формула за одређивање минималне величине узорка неопходне за дату популацију је следећа:

С = \ фрац {\ фрац {з ^ 2 \ пута п \ лево (1-п \ десно)} {е ^ 2}} {1+ \ лево (\ фрац {з ^ 2 \ пута п \ лево (1- п \ десно)} {е ^ 2Н} \ десно)}

Где:

  • S = Минимална величина узорка коју бисте требали анкетирати с обзиром на ваше уносе.
  • N = Укупна величина популације. Ово је величина сегмента или популације коју желите да процените.
  • e = Маргин оф Еррор. Када узоркујете популацију, постојаће маргина грешке.
  • z = Колико можете бити сигурни да ће популација изабрати одговор унутар одређеног распона. Проценат поверења се преводи у з-скор, број стандардних девијација дате пропорције је удаљен од средње вредности.
  • p = Стандардна девијација (у овом случају 0.5%).

Douglas Karr

Douglas Karr је ЦМО оф ОпенИНСИГХТС и оснивача Martech Zone. Доуглас је помогао десетинама успешних МарТецх стартапова, помогао је у дубинској пажњи од преко 5 милијарди долара у Мартецх аквизицијама и инвестицијама, и наставља да помаже компанијама у имплементацији и аутоматизацији њихових продајних и маркетиншких стратегија. Доуглас је међународно признати стручњак за дигиталну трансформацију и МарТецх стручњак и говорник. Даглас је такође објављени аутор Думмие'с водича и књиге о пословном лидерству.

Повезани чланци

Назад на врх дугмета
близу

Адблоцк откривен

Martech Zone је у могућности да вам пружи овај садржај без икаквих трошкова јер ми монетизујемо наш сајт путем прихода од огласа, партнерских веза и спонзорстава. Били бисмо захвални ако бисте уклонили свој блокатор огласа док гледате наш сајт.