Analytics és tesztelésCRM és adatplatformokMartech Zone Apps

Alkalmazás: Felmérés minimális mintaméretének kalkulátora

Felmérés Minimális mintaméret kalkulátor

Felmérés Minimális mintaméret kalkulátor

Töltse ki az összes beállítást. Az űrlap elküldésekor megjelenik a minimális mintaméret.

%
Adatait és e-mail címét nem tároljuk.
Elölről kezdeni

Egy felmérés kidolgozása és annak biztosítása, hogy olyan érvényes választ kapjon, amelyre üzleti döntéseit alapozhatja, meglehetősen sok szakértelmet igényel. Először is meg kell győződnie arról, hogy kérdéseit olyan módon teszik fel, hogy az ne torzítsa a választ. Másodszor, gondoskodnia kell arról, hogy elegendő embert vizsgáljon meg ahhoz, hogy statisztikailag érvényes eredményt kapjon.

Nem kell mindenkit megkérdezni, ez munkaigényes és meglehetősen költséges lenne. A piackutató cégek azon dolgoznak, hogy magas szintű bizalmat és alacsony hibahatárt érjenek el, miközben elérik a minimális címzettek számát. Ez a te neved minta nagysága. Te vagy mintavétel a teljes népesség egy bizonyos százaléka, hogy olyan eredményt érjen el, amely egy szintet biztosít bizalom az eredmények érvényesítéséhez. Egy széles körben elfogadott képlet segítségével meghatározhatja az érvényes értéket minta nagysága amely a lakosság egészét képviseli.

Ha ezt RSS-en vagy e-mailben olvassa, kattintson a webhelyre az eszköz használatához:

Számolja ki a felmérés minta méretét

Hogyan működik a mintavétel?

A mintavétel egy olyan folyamat, amelynek során egy nagyobb populációból kiválasztják az egyedek egy részhalmazát, hogy következtetéseket lehessen levonni a teljes populáció jellemzőire. Gyakran használják kutatási tanulmányokban és közvélemény-kutatásokban adatok gyűjtésére és előrejelzések készítésére a populációról.

Számos különböző mintavételi módszer használható, többek között:

  1. Egyszerű véletlenszerű mintavétel: Ez magában foglalja a minta kiválasztását a sokaságból véletlenszerű módszerrel, például nevek véletlenszerű kiválasztását egy listáról vagy véletlenszám-generátor használatával. Ez biztosítja, hogy a sokaság minden tagja egyenlő eséllyel kerüljön kiválasztásra a mintába.
  2. Rétegelt mintavétel magában foglalja a sokaság bizonyos jellemzők alapján alcsoportokra (rétegekre) való felosztását, majd véletlenszerű minta kiválasztását minden rétegből. Ez biztosítja, hogy a minta reprezentatív legyen a sokaságon belüli különböző alcsoportokra.
  3. Csoportos mintavétel: Ez magában foglalja a sokaság felosztását kisebb csoportokra (klaszterekre), majd véletlenszerű minta kiválasztását a klaszterekből. A mintában a kiválasztott klaszterek összes tagja szerepel.
  4. Szisztematikus mintavétel: Ez magában foglalja a sokaság minden n-edik tagjának kiválasztását a mintához, ahol n a mintavételi intervallum. Például, ha a mintavételi intervallum 10 és a populáció mérete 100, akkor minden 10. tag kerül kiválasztásra a mintába.

Fontos a megfelelő mintavételi módszer kiválasztása a sokaság jellemzői és a vizsgált kutatási kérdés alapján.

Bizalmi szint versus hibahatár

Egy mintavételes felmérés során a bizalmi szint méri azt a bizalmat, hogy a mintája pontosan reprezentálja a sokaságot. Százalékban van kifejezve, és a minta mérete és a sokaság variabilitásának mértéke határozza meg. Például a 95%-os megbízhatósági szint azt jelenti, hogy ha többször is elvégezné a felmérést, az eredmények az esetek 95%-ában pontosak lennének.

A hibahatár, másrészt azt méri, hogy a felmérés eredményei mennyiben térhetnek el a valódi populációs értéktől. Általában százalékban fejezik ki, és a minta mérete és a sokaság variabilitásának mértéke határozza meg. Tegyük fel például, hogy egy felmérés hibahatára plusz-mínusz 3%. Ebben az esetben, ha többször végezné el a felmérést, a valódi sokaságérték az esetek 95%-ában a (mintaátlag plusz vagy mínusz a hibahatár által meghatározott) konfidenciaintervallumba esne.

Összefoglalva tehát, a megbízhatósági szint annak mértéke, hogy mennyire biztos abban, hogy a mintája pontosan reprezentálja a sokaságot. Ugyanakkor a hibahatár azt méri, hogy a felmérés eredményei mennyiben térhetnek el a tényleges populációs értéktől.

Miért fontos a szórás?

A szórás egy adathalmaz szóródását vagy terjedését méri. Megmondja, hogy egy adatkészletben lévő egyedi értékek mennyiben térnek el az adatkészlet átlagától. A felmérés minimális mintanagyságának kiszámításakor a szórás elengedhetetlen, mert segít meghatározni, hogy mekkora pontosságra van szüksége a mintában.

Ha a szórás kicsi, a sokaság értékei viszonylag közel állnak az átlaghoz, így nem kell nagy mintaméret az átlag jó becsléséhez. Másrészt, ha a szórás nagy, akkor a sokaságban lévő értékek szórtabbak, így nagyobb mintaméretre lesz szükség az átlag jó becsléséhez.

Általánosságban elmondható, hogy minél nagyobb a szórás, annál nagyobb mintaméretre lesz szüksége egy adott pontossági szint eléréséhez. Ennek az az oka, hogy a nagyobb szórás azt jelzi, hogy a sokaság változóbb, ezért nagyobb mintára lesz szüksége a sokaság átlagának pontos becsléséhez.

A minta minimális méretének meghatározására szolgáló képlet

Az adott sokasághoz szükséges minimális mintanagyság meghatározására szolgáló képlet a következő:

S = \ frac {\ frac {z ^ 2 \ szer p \ bal (1-p \ jobb)} {e ^ 2}} {1+ \ bal (\ frac {z ^ 2 \ szer p \ bal (1- p \ jobbra)} {e ^ 2N} \ jobbra)}

Ahol:

  • S = Minimális mintaméret, amelyet fel kell mérnie a bemenetek alapján.
  • N = Teljes népességnagyság. Ez az értékelni kívánt szegmens vagy sokaság mérete.
  • e = Hibahatár. Ha mintát vesz egy sokaságból, akkor hibahatár lesz.
  • z = Mennyire lehet biztos abban, hogy a lakosság egy adott tartományon belül választ választ. A konfidencia százaléka z-pontszámra fordítódik, a szórások száma adott arányban eltér az átlagtól.
  • p = Szórás (ebben az esetben 0.5%).

Douglas Karr

Douglas Karr CMO of OpenINSIGHTS és az alapítója a Martech Zone. Douglas több tucat sikeres MarTech startupnak segített, több mint 5 milliárd dolláros átvilágításban segédkezett a Martech akvizíciókban és befektetésekben, és továbbra is segíti a vállalatokat értékesítési és marketingstratégiáik megvalósításában és automatizálásában. Douglas nemzetközileg elismert digitális átalakulás és MarTech szakértő és előadó. Douglas egy Dummie's Guide és egy üzleti vezetői könyv szerzője is.

Kapcsolódó cikkek

Vissza a lap tetejére gombra
közel

Adblock észlelve

Martech Zone ingyenesen tudja biztosítani Önnek ezt a tartalmat, mivel webhelyünkkel bevételt szerezünk hirdetési bevételek, társult linkek és szponzorálás révén. Nagyra értékelnénk, ha eltávolítaná hirdetésblokkolóját, miközben megtekinti webhelyünket.