Calculator: Kalkulahin ang Minimum na Laki ng Sample ng Iyong Survey

Online Calculator Upang Kalkulahin ang Laki ng Sample Para sa Isang Survey

Ang pagbuo ng isang survey at pagtiyak na mayroon kang isang wastong tugon na maaari mong ibase sa iyong mga desisyon sa negosyo ay nangangailangan ng kaunting kadalubhasaan. Una, dapat mong tiyakin na ang iyong mga katanungan ay tinanong sa isang paraang hindi bias ang tugon. Pangalawa, dapat mong tiyakin na mag-survey ka ng sapat na mga tao upang makakuha ng isang wastong istatistika na resulta.

Hindi mo kailangang tanungin ang bawat tao, ito ay magiging masipag sa trabaho at medyo mahal. Ang mga kumpanya ng pagsasaliksik sa merkado ay nagtatrabaho upang makamit ang isang mataas na antas ng kumpiyansa, mababang margin ng error habang umaabot sa minimum na dami ng mga tatanggap na kinakailangan. Ito ay kilala bilang iyong laki ng sample. Ikaw ay sampling isang tiyak na porsyento ng pangkalahatang populasyon na upang makamit ang isang resulta na nagbibigay ng isang 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 Formula para sa Pagtukoy sa Minimum na Laki ng Sample

Ang formula upang matukoy ang minimum na 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 nais mong suriin.
  • e = Margin ng Error. Tuwing nag-sample ka ng isang populasyon, magkakaroon ng isang margin ng error sa mga resulta.
  • z = Gaano ka makatiwala na ang populasyon ay pipili ng isang sagot sa loob ng isang tiyak na saklaw. Ang porsyento ng kumpiyansa ay isinasalin sa z-score, ang bilang ng mga karaniwang paglihis ng isang naibigay na proporsyon ay malayo sa ibig sabihin.
  • p = Karaniwang paglihis (sa kasong ito 0.5%).

Ano sa tingin ninyo?

Ang site na ito ay gumagamit ng Akismet upang mabawasan ang spam. Alamin kung paano naproseso ang data ng iyong komento.