Martech Zone AppsAnalytics és tesztelésCRM és adatplatformok

Számológép: Számolja ki a felmérés minimális mintaméretét

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: Ennek során a sokaságot bizonyos jellemzők alapján alcsoportokra (rétegekre) osztják, majd minden rétegből véletlenszerű mintát választanak. 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, a populáció mérete pedig 100, akkor a sokaság minden 10. tagja 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 azt méri, mennyire biztos abban, 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. Például, ha egy felmérés hibahatára plusz vagy mínusz 3%, ez azt jelenti, hogy ha a felmérést többször végezné el, akkor a valódi sokaságérték a konfidenciaintervallumon belülre esne (amelyet a minta átlaga plusz vagy mínusz a hibahatár) az esetek 95%-ában.

Összefoglalva tehát, a megbízhatósági szint azt méri, hogy mennyire biztos abban, hogy a mintája pontosan reprezentálja a sokaságot, míg a hibahatár azt méri, hogy a felmérés eredményei mennyire térhetnek el a sokaság valódi értékétől.

Miért fontos a szórás?

A szórás egy adathalmaz szóródásának vagy terjedésének mértéke. Megmondja, hogy egy adatkészletben lévő egyedi értékek mennyiben térnek el az adatkészlet átlagától. A felmérés minimális mintanagyságának kiszámításakor a szórás azért fontos, mert segít meghatározni, hogy mekkora pontosságra van szüksége a mintában.

Ha a szórás kicsi, ez azt jelenti, hogy a sokaság értékei viszonylag közel vannak az átlaghoz, így nincs szükség nagy mintára az átlag jó becsléséhez. Másrészt, ha a szórás nagy, ez azt jelenti, hogy a sokaságban lévő értékek szórtabbak, tehát 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 változékonyabb, 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 népességméret. Ez az a szegmens vagy populáció mérete, amelyet értékelni szeretne.
  • e = Hibahatár. Amikor mintát vesz egy sokaságból, az eredményekben hibahatár lesz.
  • z = Mennyire lehet biztos abban, hogy a lakosság egy bizonyos tartományon belül választ választ. A konfidencia százalékos értéke z-pontszámot jelent, az adott arány szórásainak száma eltér az átlagtól.
  • p = Szórás (ebben az esetben 0.5%).

Douglas Karr

Douglas Karr alapítója a Martech Zone és a digitális transzformáció elismert szakértője. Douglas számos sikeres MarTech startup beindításában segített, több mint 5 milliárd dolláros átvilágításban segédkezett a Martech akvizíciókban és befektetésekben, és továbbra is folytatja saját platformjainak és szolgáltatásainak elindítását. Társalapítója Highbridge, egy digitális transzformációs tanácsadó cég. Douglas egy Dummie's Guide és egy üzleti vezetői könyv szerzője is.

Mit gondolsz?

Ez az oldal Akismet-et használ a levélszemét csökkentése érdekében. Ismerje meg, hogyan dolgozik a megjegyzésed.

Kapcsolódó cikkek