Analitika i testiranjeCRM i platforme podatakaMartech Zone Apps

Aplikacija: Kalkulator minimalne veličine uzorka ankete

Kalkulator minimalne veličine uzorka ankete

Kalkulator minimalne veličine uzorka ankete

Ispunite sva svoja podešavanja. Kada pošaljete obrazac, bit će prikazana vaša minimalna veličina uzorka.

%
Vaši podaci i email adresa se ne pohranjuju.
Poceti ponovo

Razvijanje ankete i osiguravanje da imate valjan odgovor na kojem možete temeljiti svoje poslovne odluke zahtijeva dosta stručnosti. Prvo, morate osigurati da se vaša pitanja postavljaju na način koji ne dovodi u pitanje odgovor. Drugo, morate osigurati da anketirate dovoljno ljudi da biste dobili statistički validan rezultat.

Ne morate pitati svaku osobu, ovo bi bilo radno intenzivno i prilično skupo. Kompanije koje se bave istraživanjem tržišta rade na tome da postignu visok nivo povjerenja i nisku marginu greške uz postizanje minimalnog potrebnog broja primalaca. Ovo je poznato kao tvoje veličina uzorka. Ti si uzorkovanje određeni procenat ukupne populacije da postigne rezultat koji obezbeđuje nivo od samopouzdanje za potvrđivanje rezultata. Koristeći široko prihvaćenu formulu, možete odrediti valjanu veličina uzorka koji će predstavljati stanovništvo u cjelini.

Ako ovo čitate putem RSS-a ili e-pošte, kliknite na stranicu da biste koristili alat:

Izračunajte veličinu uzorka ankete

Kako funkcionira uzorkovanje?

Uzorkovanje je proces odabira podskupa pojedinaca iz veće populacije kako bi se izveli zaključci o karakteristikama cijele populacije. Često se koristi u istraživačkim studijama i anketama za prikupljanje podataka i predviđanja o populaciji.

Može se koristiti nekoliko različitih metoda uzorkovanja, uključujući:

  1. Jednostavno nasumično uzorkovanje: Ovo uključuje odabir uzorka iz populacije pomoću nasumične metode, kao što je nasumično biranje imena sa liste ili korištenje generatora slučajnih brojeva. Ovo osigurava da svaki član populacije ima jednake šanse da bude izabran za uzorak.
  2. Stratificirano uzorkovanje uključuje podjelu populacije u podgrupe (stratume) na osnovu određenih karakteristika, a zatim odabir slučajnog uzorka iz svakog stratuma. Ovo osigurava da je uzorak reprezentativan za različite podgrupe unutar populacije.
  3. Klaster uzorkovanje: Ovo uključuje podjelu populacije u manje grupe (klastera) i zatim odabir nasumičnih uzoraka klastera. Svi članovi odabranih klastera uključeni su u uzorak.
  4. Sistematsko uzorkovanje: Ovo uključuje odabir svakog n-og člana populacije za uzorak, gdje je n interval uzorkovanja. Na primjer, ako je interval uzorkovanja 10, a veličina populacije 100, svaki 10. član bi bio odabran za uzorak.

Važno je odabrati odgovarajuću metodu uzorkovanja na osnovu karakteristika populacije i istraživačkog pitanja koje se proučava.

Nivo pouzdanosti u odnosu na marginu greške

U uzorku ankete, nivo povjerenja mjeri vaše povjerenje da vaš uzorak tačno predstavlja populaciju. Izražava se u procentima i određuje se veličinom vašeg uzorka i nivoom varijabilnosti u vašoj populaciji. Na primjer, nivo pouzdanosti od 95% znači da ako biste anketu sproveli više puta, rezultati bi bili tačni 95% vremena.

The margina greške, s druge strane, je mjera koliko rezultati vaše ankete mogu varirati od prave vrijednosti stanovništva. Obično se izražava u postocima i određuje se veličinom vašeg uzorka i nivoom varijabilnosti u vašoj populaciji. Na primjer, pretpostavimo da je margina greške za anketu plus ili minus 3%. U tom slučaju, ako biste anketu provodili više puta, prava vrijednost populacije padala bi unutar intervala povjerenja (definiranog prosječnom vrijednosti uzorka plus ili minus margina greške) 95% vremena.

Dakle, ukratko, nivo pouzdanosti je mjera koliko ste sigurni da vaš uzorak tačno predstavlja populaciju. Istovremeno, margina greške mjeri koliko rezultati vaše ankete mogu varirati od stvarne vrijednosti stanovništva.

Zašto je standardna devijacija važna?

Standardna devijacija mjeri disperziju ili širenje skupa podataka. Govori vam koliko se pojedinačne vrijednosti u skupu podataka razlikuju od srednje vrijednosti skupa podataka. Prilikom izračunavanja minimalne veličine uzorka za istraživanje, standardna devijacija je bitna jer vam pomaže da odredite koliko vam je preciznosti potrebno u uzorku.

Ako je standardna devijacija mala, vrijednosti u populaciji su relativno blizu srednje vrijednosti, tako da vam neće biti potrebna velika veličina uzorka da biste dobili dobru procjenu srednje vrijednosti. S druge strane, ako je standardna devijacija velika, vrijednosti u populaciji su više disperzirane, tako da će vam trebati veća veličina uzorka da biste dobili dobru procjenu srednje vrijednosti.

Općenito, što je veća standardna devijacija, to će vam biti potrebna veća veličina uzorka da biste postigli zadani nivo preciznosti. To je zato što veća standardna devijacija ukazuje da je populacija varijabilnija, pa će vam trebati veći uzorak da biste precizno procijenili srednju vrijednost populacije.

Formula za određivanje minimalne veličine uzorka

Formula za određivanje minimalne veličine uzorka potrebne za datu populaciju je sljedeća:

S = \ frac {\ frac {z ^ 2 \ puta p \ lijevo (1-p \ desno)} {e ^ 2}} {1+ \ lijevo (\ frac {z ^ 2 \ puta p \ lijevo (1- p \ desno)} {e ^ 2N} \ desno)}

gdje:

  • S = Minimalna veličina uzorka koju biste trebali anketirati s obzirom na vaše unose.
  • N = Ukupna veličina populacije. Ovo je veličina segmenta ili populacije koju želite procijeniti.
  • e = Margina greške. Kada uzorkujete populaciju, postojaće margina greške.
  • z = Koliko možete biti sigurni da će populacija izabrati odgovor unutar određenog raspona. Procenat pouzdanosti se prevodi u z-skor, broj standardnih devijacija date proporcije je udaljen od srednje vrijednosti.
  • p = Standardna devijacija (u ovom slučaju 0.5%).

Douglas Karr

Douglas Karr je CMO of OpenINSIGHTS i osnivač Martech Zone. Douglas je pomogao desetinama uspješnih MarTech startupova, pomogao je u dubinskom pregledu od preko 5 milijardi dolara u Martechovim akvizicijama i investicijama, te nastavlja da pomaže kompanijama u implementaciji i automatizaciji njihovih prodajnih i marketinških strategija. Douglas je međunarodno priznati stručnjak za digitalnu transformaciju i MarTech stručnjak i govornik. Douglas je također objavljeni autor Dummie's vodiča i knjige o poslovnom liderstvu.

Vezani članci

Nazad na vrh dugmeta
blizu

Adblock otkriven

Martech Zone je u mogućnosti da vam pruži ovaj sadržaj bez ikakvih troškova jer mi unovčavamo našu stranicu putem prihoda od oglasa, partnerskih veza i sponzorstava. Bili bismo zahvalni ako biste uklonili svoj blokator oglasa dok gledate našu web stranicu.