Аналітика та тестуванняCRM та платформи данихMartech Zone додатки

Додаток: Калькулятор мінімального розміру вибірки опитування

Калькулятор мінімального розміру вибірки опитування

Калькулятор мінімального розміру вибірки опитування

Заповніть усі налаштування. Коли ви подасте форму, буде відображено ваш мінімальний розмір вибірки.

%
Ваші дані та адреса електронної пошти не зберігаються.
Починати наново

Розробка опитування та забезпечення правильної відповіді, на основі якої ви зможете приймати свої бізнес-рішення, потребує достатнього досвіду. По-перше, ви повинні переконатися, що ваші запитання задані таким чином, щоб відповідь не була упередженою. По-друге, ви повинні переконатися, що ви опитуєте достатню кількість людей, щоб отримати статистично достовірний результат.

Вам не потрібно запитувати кожного, це буде трудомістким і досить дорогим. Компанії, що займаються дослідженнями ринку, прагнуть досягти високого рівня впевненості та низьких похибок, охоплюючи мінімальну необхідну кількість одержувачів. Це відоме як ваш обсяг вибірки. Ти є відбір проб певний відсоток загальної сукупності для досягнення результату, який забезпечує рівень довіра для перевірки результатів. Використовуючи широко прийняту формулу, ви можете визначити дійсну обсяг вибірки що представлятиме населення в цілому.

Якщо ви читаєте це через RSS або електронну пошту, натисніть на веб-сайт, щоб скористатися інструментом:

Розрахуйте розмір вибірки опитування

Як працює відбір проб?

Вибірка — це процес відбору підмножини індивідуумів із більшої сукупності, щоб зробити висновки про характеристики всієї сукупності. Він часто використовується в дослідженнях і опитуваннях для збору даних і прогнозування щодо населення.

Можна використовувати кілька різних методів відбору проб, зокрема:

  1. Проста випадкова вибірка: Це передбачає відбір вибірки із генеральної сукупності за допомогою випадкового методу, наприклад випадкового вибору імен зі списку або використання генератора випадкових чисел. Це гарантує, що кожен член сукупності має рівні шанси потрапити до вибірки.
  2. Стратифікована вибірка передбачає поділ сукупності на підгрупи (страти) на основі певних характеристик і подальший відбір випадкової вибірки з кожної страти. Це гарантує, що вибірка є репрезентативною для різних підгруп у сукупності.
  3. Кластерна вибірка: Це передбачає поділ сукупності на менші групи (кластери), а потім відбір випадкової вибірки з кластерів. Усі члени вибраних кластерів включені у вибірку.
  4. Систематичний відбір проб: Це передбачає відбір кожного n-го члена сукупності для вибірки, де n — інтервал вибірки. Наприклад, якщо інтервал вибірки дорівнює 10, а розмір генеральної сукупності – 100, для вибірки буде відібрано кожного 10-го члена.

Важливо вибрати відповідний метод вибірки на основі характеристик сукупності та досліджуваного питання.

Рівень впевненості в порівнянні з запасом помилки

У вибірковому опитуванні рівень довіри вимірює вашу впевненість у тому, що ваша вибірка точно представляє сукупність. Він виражається у відсотках і визначається розміром вашої вибірки та рівнем мінливості у вашій сукупності. Наприклад, рівень достовірності 95% означає, що якби ви проводили опитування кілька разів, результати були б точними в 95% випадків.

Команда допустима похибка, з іншого боку, є показником того, наскільки результати вашого опитування можуть відрізнятися від справжнього значення сукупності. Зазвичай він виражається у відсотках і визначається розміром вашої вибірки та рівнем мінливості у вашій сукупності. Наприклад, припустимо, що похибка для опитування становить плюс-мінус 3%. У такому випадку, якби ви проводили опитування кілька разів, справжнє значення генеральної сукупності потрапляло б у довірчий інтервал (визначений середнім значенням вибірки плюс або мінус межа помилки) у 95% випадків.

Таким чином, підводячи підсумок, рівень достовірності є мірою того, наскільки ви впевнені, що ваша вибірка точно представляє сукупність. У той же час похибка визначає, наскільки результати вашого опитування можуть відрізнятися від фактичного значення сукупності.

Чому стандартне відхилення важливе?

Стандартне відхилення вимірює дисперсію або поширення набору даних. Він повідомляє вам, наскільки окремі значення в наборі даних відрізняються від середнього значення набору даних. Під час обчислення мінімального розміру вибірки для опитування стандартне відхилення має важливе значення, оскільки воно допомагає вам визначити, яка точність вам потрібна у вашій вибірці.

Якщо стандартне відхилення невелике, значення в популяції відносно близькі до середнього, тому вам не знадобиться великий розмір вибірки, щоб отримати хорошу оцінку середнього. З іншого боку, якщо стандартне відхилення велике, значення в генеральній сукупності більш розсіяні, тому вам знадобиться більший розмір вибірки, щоб отримати хорошу оцінку середнього.

Загалом, чим більше стандартне відхилення, тим більший розмір вибірки вам знадобиться для досягнення певного рівня точності. Це пояснюється тим, що більше стандартне відхилення вказує на те, що популяція є більш мінливою, тому вам знадобиться більша вибірка, щоб точно оцінити середнє значення популяції.

Формула визначення мінімального обсягу вибірки

Формула для визначення мінімального розміру вибірки, необхідної для даної сукупності, така:

S = \ frac {\ frac {z ^ 2 \ разів p \ ліворуч (1-p \ праворуч)} {e ^ 2}} {1+ \ ліворуч (\ frac {z ^ 2 \ разів p \ ліворуч (1- p \ праворуч)} {e ^ 2N} \ праворуч)}

де:

  • S = Мінімальний обсяг вибірки, який ви повинні обстежити, враховуючи ваші дані.
  • N = Загальна кількість населення. Це розмір сегмента або сукупності, які ви хочете оцінити.
  • e = Похибка. Коли ви вибираєте генеральну сукупність, буде похибка.
  • z = Наскільки ви можете бути впевнені, що населення вибере відповідь у певному діапазоні. Відсоток довіри перетворюється на z-показник, кількість стандартних відхилень, яка дана пропорція відрізняється від середнього значення.
  • p = Стандартне відхилення (в даному випадку 0.5%).

Douglas Karr

Douglas Karr є CMO компанії OpenINSIGHTS і засновник Martech Zone. Дуглас допоміг десяткам успішних стартапів MarTech, допоміг у належній перевірці понад 5 мільярдів доларів у придбання та інвестиції Martech, і продовжує допомагати компаніям у впровадженні та автоматизації їхніх продажів і маркетингових стратегій. Дуглас — міжнародно визнаний експерт і спікер з цифрової трансформації та MarTech. Дуглас також є опублікованим автором посібника для чайників і книги про лідерство в бізнесі.

Статті по темі

Догори кнопки
близько

Виявлено блокування реклами

Martech Zone може надати вам цей вміст безкоштовно, оскільки ми монетизуємо наш сайт за рахунок доходів від реклами, партнерських посилань і спонсорства. Ми будемо вдячні, якщо ви видалите блокувальник реклами під час перегляду нашого сайту.