Аналитика и тестированиеCRM и платформы данныхMartech Zone Apps

Приложение: Калькулятор минимального размера выборки опроса

Калькулятор минимального размера выборки для обследования

Калькулятор минимального размера выборки для обследования

Заполните все свои настройки. При отправке формы будет отображаться минимальный размер выборки.

%
Ваши данные и адрес электронной почты не сохраняются.
Начать Сначала

Для разработки опроса и получения достоверных ответов, на которых вы сможете основывать свои бизнес-решения, требуется немалый опыт. Во-первых, вы должны убедиться, что ваши вопросы задаются таким образом, чтобы не исказить ответ. Во-вторых, вы должны убедиться, что вы опросили достаточное количество людей, чтобы получить статистически достоверный результат.

Вам не нужно спрашивать каждого человека, это было бы трудоемко и довольно дорого. Компании, занимающиеся исследованиями рынка, работают над достижением высокого уровня доверия и низкой погрешности при достижении минимально необходимого количества получателей. Это известно как ваш размер образца, Вы отбор проб определенный процент населения для достижения результата, обеспечивающего уровень доверие для проверки результатов. Используя общепринятую формулу, вы можете определить действительный размер образца которые будут представлять население в целом.

Если вы читаете это через RSS или по электронной почте, перейдите на сайт, чтобы использовать инструмент:

Рассчитайте размер выборки для вашего опроса

Как работает отбор проб?

Выборка — это процесс отбора подмножества лиц из большей совокупности с целью сделать выводы о характеристиках всей совокупности. Он часто используется в научных исследованиях и опросах для сбора данных и прогнозирования населения.

Можно использовать несколько различных методов отбора проб, в том числе:

  1. Простая случайная выборка: Это включает в себя отбор выборки из населения с использованием случайного метода, такого как случайный выбор имен из списка или использование генератора случайных чисел. Это гарантирует, что каждый член совокупности имеет равные шансы быть отобранным для выборки.
  2. Стратифицированная выборка предполагает разделение населения на подгруппы (страты) на основе определенных характеристик и последующий отбор случайной выборки из каждой страты. Это гарантирует, что выборка репрезентативна для различных подгрупп населения.
  3. Выборочное обследование: Это включает в себя разделение населения на более мелкие группы (кластеры) и последующий выбор случайной выборки кластеров. Все члены выбранных кластеров включены в выборку.
  4. Систематическая выборка: Это включает в себя выбор каждого n-го члена совокупности для выборки, где n - интервал выборки. Например, если интервал выборки равен 10, а размер совокупности равен 100, каждый 10-й член будет выбран для выборки.

Важно выбрать соответствующий метод выборки, исходя из характеристик генеральной совокупности и изучаемого вопроса исследования.

Уровень достоверности по сравнению с погрешностью

В выборочном обследовании уровень достоверности измеряет вашу уверенность в том, что ваша выборка точно представляет генеральную совокупность. Он выражается в процентах и ​​определяется размером вашей выборки и уровнем изменчивости вашей совокупности. Например, уровень достоверности 95 % означает, что если вы будете проводить опрос несколько раз, результаты будут точными в 95 % случаев.

Ассоциация допустимая погрешность, с другой стороны, является мерой того, насколько результаты вашего опроса могут отличаться от истинного значения населения. Обычно он выражается в процентах и ​​определяется размером вашей выборки и уровнем изменчивости вашей совокупности. Например, предположим, что погрешность опроса составляет плюс-минус 3%. В этом случае, если вы будете проводить опрос несколько раз, истинное значение генеральной совокупности попадет в доверительный интервал (определяемый средним значением выборки плюс или минус допустимая погрешность) в 95% случаев.

Таким образом, уровень достоверности — это мера того, насколько вы уверены в том, что ваша выборка точно представляет генеральную совокупность. В то же время предел погрешности измеряет, насколько результаты вашего опроса могут отличаться от фактического значения генеральной совокупности.

Почему важно стандартное отклонение?

Стандартное отклонение измеряет дисперсию или разброс набора данных. Он сообщает вам, насколько отдельные значения в наборе данных отличаются от среднего значения набора данных. При расчете минимального размера выборки для обследования стандартное отклонение имеет важное значение, поскольку оно помогает определить, какая точность требуется для вашей выборки.

Если стандартное отклонение невелико, значения в совокупности относительно близки к среднему значению, поэтому вам не потребуется большой размер выборки, чтобы получить хорошую оценку среднего значения. С другой стороны, если стандартное отклонение велико, значения в совокупности более разбросаны, поэтому вам потребуется больший размер выборки, чтобы получить хорошую оценку среднего значения.

Как правило, чем больше стандартное отклонение, тем больший размер выборки вам потребуется для достижения заданного уровня точности. Это связано с тем, что большее стандартное отклонение указывает на то, что совокупность более изменчива, поэтому вам потребуется большая выборка, чтобы точно оценить среднее значение совокупности.

Формула для определения минимального размера выборки

Формула для определения минимального размера выборки, необходимого для данной совокупности, выглядит следующим образом:

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)}

Где:

  • S = Минимальный размер выборки, которую вы должны обследовать с учетом ваших входных данных.
  • N = Общая численность населения. Это размер сегмента или совокупности, которую вы хотите оценить.
  • e = Погрешность. Когда вы выбираете популяцию, будет погрешность.
  • z = Насколько вы можете быть уверены в том, что население выберет ответ в определенном диапазоне. Процент достоверности переводится в z-оценку, количество стандартных отклонений данной пропорции от среднего значения.
  • p = Стандартное отклонение (в данном случае 0.5%).

Douglas Karr

Douglas Karr является директором по маркетингу OpenINSIGHTS и основатель компании Martech Zone. Дуглас помог десяткам успешных стартапов MarTech, помог в комплексной проверке приобретений и инвестиций Martech на сумму более 5 миллиардов долларов, а также продолжает помогать компаниям во внедрении и автоматизации их стратегий продаж и маркетинга. Дуглас — международно признанный эксперт по цифровой трансформации, а также эксперт в области MarTech и спикер. Дуглас также является автором опубликованного руководства для чайников и книги по бизнес-лидерству.

Статьи по теме

Вернуться к началу кнопки
Закрыть

Adblock обнаружен

Martech Zone может предоставить вам этот контент бесплатно, потому что мы монетизируем наш сайт за счет доходов от рекламы, партнерских ссылок и спонсорства. Мы были бы признательны, если бы вы удалили блокировщик рекламы при просмотре нашего сайта.