Analytics at PagsubokCRM at Mga Platform ng DataMartech Zone Apps

App: Survey Minimum Sample Size Calculator

Survey Minimum Sample Size Calculator

Survey Minimum Sample Size Calculator

Punan ang lahat ng iyong mga setting. Kapag isinumite mo ang form, ang iyong pinakamababang laki ng sample ay ipapakita.

%
Ang iyong data at email address ay hindi nakaimbak.
Magsimula ulit

Ang pagbuo ng isang survey at pagtiyak na mayroon kang wastong tugon kung saan maaari mong ibabatay ang iyong mga desisyon sa negosyo ay nangangailangan ng kaunting kadalubhasaan. Una, kailangan mong tiyakin na ang iyong mga tanong ay itinatanong sa paraang hindi pinapanigan ang tugon. Pangalawa, kailangan mong tiyakin na nag-survey ka ng sapat na mga tao upang makakuha ng wastong resulta ayon sa istatistika.

Hindi mo kailangang tanungin ang bawat tao, ito ay magiging labor-intensive at medyo mahal. Ang mga kumpanya ng pananaliksik sa merkado ay nagtatrabaho upang makamit ang isang mataas na antas ng kumpiyansa, at isang mababang margin ng error habang inaabot ang minimum na dami ng mga tatanggap na kinakailangan. Ito ay kilala bilang iyong laki ng sample. Ikaw ay sampling isang tiyak na porsyento ng kabuuang populasyon upang makamit ang isang resulta na nagbibigay ng antas ng pagtitiwala upang patunayan ang mga resulta. Paggamit ng isang malawak na tinatanggap na pormula, maaari mong matukoy ang isang wasto laki ng sample ito ay kumakatawan sa populasyon bilang isang buo.

Kung binabasa mo ito sa pamamagitan ng RSS o email, mag-click sa site upang magamit ang tool:

Kalkulahin ang iyong Laki ng Sample ng Survey

Paano Gumagana ang Sampling?

Ang sampling ay isang proseso ng pagpili ng subset ng mga indibidwal mula sa mas malaking populasyon upang makagawa ng mga hinuha tungkol sa mga katangian ng buong populasyon. Madalas itong ginagamit sa mga pag-aaral sa pananaliksik at mga botohan upang mangalap ng datos at gumawa ng mga hula tungkol sa isang populasyon.

Maraming iba't ibang paraan ng sampling ang maaaring gamitin, kabilang ang:

  1. Simple random sampling: Kabilang dito ang pagpili ng sample mula sa populasyon gamit ang random na pamamaraan, tulad ng random na pagpili ng mga pangalan mula sa isang listahan o paggamit ng random na number generator. Tinitiyak nito na ang bawat miyembro ng populasyon ay may pantay na pagkakataon na mapili para sa sample.
  2. Stratified sampling nagsasangkot ng paghahati sa populasyon sa mga subgroup (strata) batay sa ilang mga katangian at pagkatapos ay pagpili ng random na sample mula sa bawat stratum. Tinitiyak nito na ang sample ay kinatawan ng iba't ibang mga subgroup sa loob ng populasyon.
  3. Pagrugrupo grupo ng mga pageeksperimentuhan: Kabilang dito ang paghahati ng populasyon sa mas maliliit na grupo (mga kumpol) at pagkatapos ay pagpili ng random na sample ng mga kumpol. Ang lahat ng miyembro ng mga napiling cluster ay kasama sa sample.
  4. Systematic sampling: Kabilang dito ang pagpili sa bawat ika-na miyembro ng populasyon para sa sample, kung saan ang n ay ang pagitan ng sampling. Halimbawa, kung ang pagitan ng sampling ay 10 at ang laki ng populasyon ay 100, bawat ika-10 miyembro ay pipiliin para sa sample.

Mahalagang pumili ng angkop na paraan ng sampling batay sa mga katangian ng populasyon at ang tanong sa pananaliksik na pinag-aaralan.

Antas ng Kumpiyansa laban sa Error Margin

Sa isang sample survey, ang antas ng tiwala sinusukat ang iyong kumpiyansa na ang iyong sample ay tumpak na kumakatawan sa populasyon. Ito ay ipinahayag bilang isang porsyento at tinutukoy ng laki ng iyong sample at ang antas ng pagkakaiba-iba sa iyong populasyon. Halimbawa, ang antas ng kumpiyansa na 95% ay nangangahulugan na kung isasagawa mo ang survey nang maraming beses, ang mga resulta ay magiging tumpak sa 95% ng oras.

Ang margin ng error, sa kabilang banda, ay isang sukatan kung gaano kalaki ang maaaring mag-iba ng iyong mga resulta ng survey mula sa tunay na halaga ng populasyon. Ito ay karaniwang ipinahayag bilang isang porsyento at tinutukoy ng laki ng iyong sample at ang antas ng pagkakaiba-iba sa iyong populasyon. Halimbawa, ipagpalagay na ang margin ng error para sa isang survey ay plus o minus 3%. Sa ganoong sitwasyon, kung magsasagawa ka ng survey nang maraming beses, ang tunay na halaga ng populasyon ay mahuhulog sa loob ng confidence interval (tinukoy ng sample mean plus o minus ang error margin) 95% ng oras.

Kaya, sa buod, ang antas ng kumpiyansa ay isang sukatan kung gaano ka kumpiyansa na ang iyong sample ay tumpak na kumakatawan sa populasyon. Kasabay nito, sinusukat ng margin ng error kung gaano kalaki ang maaaring mag-iba ng mga resulta ng iyong survey mula sa aktwal na halaga ng populasyon.

Bakit Mahalaga ang Standard Deviation?

Sinusukat ng standard deviation ang dispersion o pagkalat ng isang set ng data. Sinasabi nito sa iyo kung gaano nag-iiba ang mga indibidwal na value sa isang dataset mula sa mean ng dataset. Kapag kinakalkula ang pinakamababang laki ng sample para sa isang survey, ang karaniwang paglihis ay mahalaga dahil tinutulungan ka nitong matukoy kung gaano karaming katumpakan ang kailangan mo sa iyong sample.

Kung ang standard deviation ay maliit, ang mga value sa populasyon ay medyo malapit sa mean, kaya hindi mo kakailanganin ang malaking sample size para makakuha ng magandang estimate ng mean. Sa kabilang banda, kung ang karaniwang paglihis ay malaki, ang mga halaga sa populasyon ay mas nakakalat, kaya kakailanganin mo ng mas malaking sukat ng sample upang makakuha ng isang mahusay na pagtatantya ng mean.

Sa pangkalahatan, mas malaki ang standard deviation, mas malaki ang sample size na kakailanganin mo para makamit ang isang partikular na antas ng katumpakan. Ito ay dahil ang mas malaking standard deviation ay nagpapahiwatig na ang populasyon ay mas variable, kaya kakailanganin mo ng mas malaking sample upang tumpak na matantya ang mean ng populasyon.

Ang Formula para sa Pagtukoy sa Minimum na Laki ng Sample

Ang formula upang matukoy ang pinakamababang laki ng sample na kinakailangan para sa isang naibigay na populasyon ay ang mga sumusunod:

S = \ frac {\ frac {z ^ 2 \ beses p \ kaliwa (1-p \ kanan)} {e ^ 2}} {1+ \ pakaliwa (\ frac {z ^ 2 \ beses p \ kaliwa (1- p \ kanan)} {e ^ 2N} \ kanan)}

Saan:

  • S = Minimum na laki ng sample na dapat mong surbey na ibinigay ng iyong mga input.
  • N = Kabuuang laki ng populasyon. Ito ang laki ng segment o populasyon na gusto mong suriin.
  • e = Margin ng Error. Kapag nagsample ka ng isang populasyon, magkakaroon ng margin of error.
  • z = Gaano ka kumpiyansa na ang populasyon ay pipili ng sagot sa loob ng isang partikular na saklaw. Ang porsyento ng kumpiyansa ay isinasalin sa z-score, ang bilang ng mga karaniwang paglihis ng ibinigay na proporsyon ay malayo sa mean.
  • p = Karaniwang paglihis (sa kasong ito 0.5%).

Douglas Karr

Douglas Karr ay CMO ng OpenINSIGHTS at ang nagtatag ng Martech Zone. Nakatulong si Douglas sa dose-dosenang matagumpay na mga startup ng MarTech, tumulong sa angkop na pagsusumikap ng higit sa $5 bil sa mga pagkuha at pamumuhunan ng Martech, at patuloy na tinutulungan ang mga kumpanya sa pagpapatupad at pag-automate ng kanilang mga diskarte sa pagbebenta at marketing. Si Douglas ay isang kinikilalang internasyonal na digital na pagbabago at eksperto at tagapagsalita ng MarTech. Si Douglas ay isa ring nai-publish na may-akda ng isang Dummie's guide at isang business leadership book.

Kaugnay na Artikulo

Bumalik sa tuktok na pindutan
Pagsasara

Natukoy ang Adblock

Martech Zone ay kayang ibigay sa iyo ang nilalamang ito nang walang bayad dahil pinagkakakitaan namin ang aming site sa pamamagitan ng kita ng ad, mga link na kaakibat, at mga sponsorship. Ikinalulugod namin kung aalisin mo ang iyong ad blocker habang tinitingnan mo ang aming site.