Analisis & UjianCRM dan Platform DataMartech Zone Apps

Apl: Kalkulator Saiz Sampel Minimum Tinjauan

Kalkulator Saiz Sampel Minimum Tinjauan

Kalkulator Saiz Sampel Minimum Tinjauan

Isikan semua tetapan anda. Apabila anda menyerahkan borang, saiz sampel minimum anda akan dipaparkan.

%
Data dan alamat e-mel anda tidak disimpan.
Mula semula

Membangunkan tinjauan dan memastikan anda mempunyai respons yang sah di mana anda boleh mendasarkan keputusan perniagaan anda memerlukan sedikit kepakaran. Pertama, anda perlu memastikan bahawa soalan anda ditanya dengan cara yang tidak berat sebelah jawapannya. Kedua, anda perlu memastikan bahawa anda meninjau orang yang mencukupi untuk mendapatkan hasil yang sah secara statistik.

Anda tidak perlu bertanya kepada setiap orang, ini memerlukan tenaga buruh dan agak mahal. Syarikat penyelidikan pasaran berusaha untuk mencapai tahap keyakinan yang tinggi, dan margin ralat yang rendah sambil mencapai kuantiti minimum penerima yang diperlukan. Ini dikenali sebagai anda saiz sampel. Awak pensampelan peratusan tertentu daripada keseluruhan populasi untuk mencapai keputusan yang memberikan tahap keyakinan untuk mengesahkan keputusan. Dengan menggunakan formula yang diterima umum, anda dapat menentukan yang sah saiz sampel yang akan mewakili populasi secara keseluruhan.

Sekiranya anda membaca ini melalui RSS atau e-mel, klik ke laman web untuk menggunakan alat ini:

Hitung Saiz Sampel Kajian Anda

Bagaimana Persampelan Berfungsi?

Persampelan ialah satu proses memilih subset individu daripada populasi yang lebih besar untuk membuat inferens tentang ciri-ciri keseluruhan populasi. Ia sering digunakan dalam kajian penyelidikan dan tinjauan pendapat untuk mengumpul data dan membuat ramalan tentang populasi.

Beberapa kaedah pensampelan yang berbeza boleh digunakan, termasuk:

  1. Persampelan rawak mudah: Ini melibatkan pemilihan sampel daripada populasi menggunakan kaedah rawak, seperti memilih nama secara rawak daripada senarai atau menggunakan penjana nombor rawak. Ini memastikan setiap ahli populasi mempunyai peluang yang sama untuk dipilih untuk sampel.
  2. Persampelan berstrata melibatkan membahagikan populasi kepada subkumpulan (strata) berdasarkan ciri-ciri tertentu dan kemudian memilih sampel rawak daripada setiap strata. Ini memastikan bahawa sampel mewakili subkumpulan yang berbeza dalam populasi.
  3. Persampelan kluster: Ini melibatkan membahagikan populasi kepada kumpulan yang lebih kecil (kluster) dan kemudian memilih sampel rawak kluster. Semua ahli kluster yang dipilih dimasukkan ke dalam sampel.
  4. Persampelan sistematik: Ini melibatkan pemilihan setiap ahli ke-n populasi untuk sampel, di mana n ialah selang persampelan. Contohnya, jika selang persampelan ialah 10 dan saiz populasi ialah 100, setiap ahli ke-10 akan dipilih untuk sampel.

Adalah penting untuk memilih kaedah persampelan yang sesuai berdasarkan ciri-ciri populasi dan persoalan kajian yang dikaji.

Tahap Keyakinan lawan Margin Ralat

Dalam tinjauan sampel, tahap keyakinan mengukur keyakinan anda bahawa sampel anda mewakili populasi dengan tepat. Ia dinyatakan sebagai peratusan dan ditentukan oleh saiz sampel anda dan tahap kebolehubahan dalam populasi anda. Sebagai contoh, tahap keyakinan 95% bermakna jika anda menjalankan tinjauan beberapa kali, keputusannya akan tepat 95% sepanjang masa.

. margin ralat, sebaliknya, ialah ukuran berapa banyak hasil tinjauan anda mungkin berbeza daripada nilai populasi sebenar. Ia biasanya dinyatakan sebagai peratusan dan ditentukan oleh saiz sampel anda dan tahap kebolehubahan dalam populasi anda. Sebagai contoh, katakan margin ralat untuk tinjauan ialah tambah atau tolak 3%. Dalam kes itu, jika anda menjalankan tinjauan beberapa kali, nilai populasi sebenar akan jatuh dalam selang keyakinan (ditakrifkan oleh purata sampel tambah atau tolak margin ralat) 95% pada setiap masa.

Jadi, secara ringkasnya, tahap keyakinan ialah ukuran sejauh mana keyakinan anda bahawa sampel anda mewakili populasi dengan tepat. Pada masa yang sama, margin ralat mengukur berapa banyak hasil tinjauan anda mungkin berbeza daripada nilai populasi sebenar.

Mengapa Sisihan Piawai Penting?

Sisihan piawai mengukur serakan atau sebaran set data. Ia memberitahu anda berapa banyak nilai individu dalam set data berbeza daripada min set data. Apabila mengira saiz sampel minimum untuk tinjauan, sisihan piawai adalah penting kerana ia membantu anda menentukan berapa banyak ketepatan yang anda perlukan dalam sampel anda.

Jika sisihan piawai adalah kecil, nilai dalam populasi agak hampir dengan min, jadi anda tidak memerlukan saiz sampel yang besar untuk mendapatkan anggaran min yang baik. Sebaliknya, jika sisihan piawai adalah besar, nilai dalam populasi lebih tersebar, jadi anda memerlukan saiz sampel yang lebih besar untuk mendapatkan anggaran min yang baik.

Secara umum, lebih besar sisihan piawai, lebih besar saiz sampel yang anda perlukan untuk mencapai tahap ketepatan tertentu. Ini kerana sisihan piawai yang lebih besar menunjukkan bahawa populasi lebih berubah, jadi anda memerlukan sampel yang lebih besar untuk menganggarkan min populasi dengan tepat.

Formula untuk Menentukan Ukuran Sampel Minimum

Formula untuk menentukan saiz sampel minimum yang diperlukan untuk populasi tertentu adalah seperti berikut:

S = \ frac {\ frac {z ^ 2 \ kali p \ kiri (1-p \ kanan)} {e ^ 2}} {1+ \ kiri (\ frac {z ^ 2 \ kali p \ kiri (1- p \ kanan)} {e ^ 2N} \ kanan)}

Di mana:

  • S = Saiz sampel minimum yang harus anda kaji berdasarkan input anda.
  • N = Jumlah saiz populasi. Ini ialah saiz segmen atau populasi yang anda ingin nilai.
  • e = Margin Ralat. Apabila anda mencuba populasi, akan terdapat margin ralat.
  • z = Sejauh manakah anda yakin bahawa populasi akan memilih jawapan dalam julat tertentu. Peratusan keyakinan diterjemahkan kepada skor-z, bilangan sisihan piawai bagi bahagian tertentu adalah jauh daripada min.
  • p = Sisihan piawai (dalam kes ini 0.5%).

Douglas Karr

Douglas Karr ialah CMO daripada OpenINSIGHTS dan pengasas Martech Zone. Douglas telah membantu berpuluh-puluh syarikat permulaan MarTech yang berjaya, telah membantu dalam usaha wajar lebih $5 bilion dalam pemerolehan dan pelaburan Martech, dan terus membantu syarikat dalam melaksanakan dan mengautomasikan strategi jualan dan pemasaran mereka. Douglas ialah transformasi digital yang diiktiraf di peringkat antarabangsa dan pakar serta penceramah MarTech. Douglas juga merupakan pengarang buku panduan Dummie dan buku kepimpinan perniagaan yang diterbitkan.

Artikel yang berkaitan

Kembali ke atas butang
Tutup

Adblock Dikesan

Martech Zone mampu memberikan anda kandungan ini tanpa sebarang kos kerana kami mengewangkan tapak kami melalui hasil iklan, pautan ahli gabungan dan tajaan. Kami amat menghargai jika anda akan mengalih keluar penyekat iklan anda semasa anda melihat tapak kami.