Чтобы разработать опрос и убедиться, что у вас есть действительный ответ, на основе которого будут основываться ваши бизнес-решения, требуется немало знаний. Во-первых, вам нужно убедиться, что ваши вопросы заданы таким образом, чтобы ответы не были искажены. Во-вторых, вам необходимо убедиться, что вы опросили достаточно людей, чтобы получить статистически достоверный результат.

Калькулятор минимального размера выборки опроса

Не нужно спрашивать каждого человека, это будет трудоемко и довольно дорого. Компании, занимающиеся исследованием рынка, работают над достижением высокого уровня надежности и низкой погрешности при минимальном необходимом количестве получателей. Он известен как твой размер образца. Ты выборка определенный процент от общей численности населения для достижения результата, обеспечивающего уровень уверенность для подтверждения результатов. Используя общепринятую формулу, можно определить действительную размер образца который будет представлять население в целом.

Как работает выборка?

Выборка — это процесс отбора подмножества лиц из более крупной популяции для получения выводов о характеристиках всей популяции. Его часто используют в исследованиях и опросах для сбора данных и прогнозирования численности населения.

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

1. Простой случайный выбор: Это предполагает выборку выборки из совокупности с использованием случайного метода, например случайного выбора слов из списка или использования генератора случайных чисел. Это гарантирует, что каждый член генеральной совокупности имеет равные шансы попасть в выборку.
2. Стратифицированная выборка предполагает деление населения на подгруппы (страты) на основе определенных характеристик и последующий отбор случайной выборки из каждой страты. Это гарантирует, что выборка представляет разные подгруппы населения.
3. Выбор кластеров: Это включает в себя разделение населения на более мелкие группы (кластеры) и последующий выбор случайной выборки из кластеров. В выборку входят все члены выбранных кластеров.
4. Систематический отбор проб: Это предполагает выборку каждого n-го члена совокупности, где n — интервал выборки. Например, если интервал выборки равен 10, а размер совокупности равен 100, для выборки будет выбран каждый 10-й член.

Важно выбрать подходящий метод выборки, исходя из характеристик совокупности и исследуемого вопроса исследования.

Уровень уверенности в сравнении с погрешностью

В выборочном опросе уровень доверия 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 популяции. Например, уровень достоверности 95 % означает, что если бы опрос проводился несколько раз, результаты были бы точными в 95 % случаев.

погрешностьс другой стороны, это мера того, насколько результаты вашего опроса могут отличаться от истинного значения численности населения. Обычно это выражается в процентах и ​​определяется размером выборки и уровнем изменчивости генеральной совокупности. Например, предположим, что опрос имеет погрешность плюс-минус 3%. В этом случае, если опрос проводился несколько раз, истинное значение совокупности будет находиться в пределах доверительного интервала (определяемого средним значением выборки плюс или минус погрешность) в 95% случаев.

Подводя итог, можно сказать, что уровень достоверности — это мера того, насколько вы уверены в том, что ваша выборка точно представляет генеральную совокупность. В то же время погрешность определяет, насколько результаты вашего опроса могут отличаться от фактической численности населения.

Почему стандартное отклонение важно?

Стандартное отклонение измеряет дисперсию или разброс набора данных. Он указывает, насколько отдельное значение в наборе данных отличается от среднего значения набора данных. При расчете минимального размера выборки для опроса стандартное отклонение важно, поскольку оно помогает определить, какая точность вам нужна в выборке.

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

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

Формула определения минимального размера выборки

Формула для определения минимального размера выборки, необходимой для данной совокупности:

Где:

• С = Минимальный размер выборки, который вам следует принять с учетом ваших инвестиций.
• Н = общая численность населения. Это размер сегмента или популяции, которую вы хотите оценить.
• е = Погрешность. Выборка населения будет иметь погрешность.
• я = Насколько вы можете быть уверены в том, что население выберет ответ в заданном диапазоне. Процент достоверности означает z-показатель, количество стандартных отклонений, которые в определенной пропорции отличаются от среднего значения.
• п = Стандартное отклонение (в данном случае 0,5%).