Analise en toetsingCRM- en dataplatformsMartech Zone Apps

Toepassing: Sakrekenaar vir die minimum monstergrootte

Opname Minimum Monster Grootte Sakrekenaar

Opname Minimum Monster Grootte Sakrekenaar

Vul al jou instellings in. Wanneer jy die vorm indien, sal jou minimum steekproefgrootte vertoon word.

%
Jou data en e-posadres word nie gestoor nie.
Oorbegin

Om 'n opname te ontwikkel en te verseker dat jy 'n geldige antwoord het waarop jy jou besigheidsbesluite kan baseer, verg heelwat kundigheid. Eerstens moet jy verseker dat jou vrae gevra word op 'n manier wat nie die antwoord bevooroordeel nie. Tweedens moet jy verseker dat jy genoeg mense ondersoek om 'n statisties geldige resultaat te kry.

Jy hoef nie elke persoon te vra nie, dit sal arbeidsintensief en redelik duur wees. Marknavorsingsmaatskappye werk om 'n hoë vlak van vertroue en 'n lae foutmarge te bereik terwyl hulle die minimum hoeveelheid ontvangers bereik wat nodig is. Dit staan ​​bekend as jou steekproefgrootte. Jy is steekproefneming 'n sekere persentasie van die algehele bevolking om 'n resultaat te bereik wat 'n vlak van verskaf vertroue om die resultate te bekragtig. Met behulp van 'n algemeen aanvaarde formule kan u 'n geldige bepaling bepaal steekproefgrootte wat die bevolking as geheel sal verteenwoordig.

As jy dit via RSS of e-pos lees, klik deur na die webwerf om die instrument te gebruik:

Bereken u grootte van die opname

Hoe werk monsterneming?

Steekproefneming is 'n proses om 'n subset van individue uit 'n groter populasie te selekteer om afleidings te maak oor die eienskappe van die hele populasie. Dit word dikwels in navorsingstudies en peilings gebruik om data in te samel en voorspellings oor 'n bevolking te maak.

Verskeie verskillende metodes van steekproefneming kan gebruik word, insluitend:

  1. Eenvoudige ewekansige steekproef: Dit behels die selektering van 'n steekproef uit die populasie deur 'n ewekansige metode te gebruik, soos om name uit 'n lys lukraak te kies of 'n ewekansige getalgenerator te gebruik. Dit verseker dat elke lid van die populasie 'n gelyke kans het om vir die steekproef geselekteer te word.
  2. Gestratifiseerde steekproefneming behels die verdeling van die populasie in subgroepe (strata) gebaseer op sekere eienskappe en dan 'n ewekansige steekproef uit elke stratum te kies. Dit verseker dat die steekproef verteenwoordigend is van die verskillende subgroepe binne die populasie.
  3. Groepsteekproefneming: Dit behels dat die populasie in kleiner groepe (klusters) verdeel word en dan 'n ewekansige steekproef van die trosse gekies word. Alle lede van die geselekteerde groepe word by die steekproef ingesluit.
  4. Sistematiese steekproefneming: Dit behels die selektering van elke n-de lid van die populasie vir die steekproef, waar n die steekproefinterval is. Byvoorbeeld, as die steekproefinterval 10 is en die populasiegrootte 100 is, sal elke 10de lid vir die steekproef gekies word.

Dit is belangrik om die toepaslike steekproefmetode te kies gebaseer op die kenmerke van die populasie en die navorsingsvraag wat bestudeer word.

Vertrouensvlak teenoor foutmarge

In 'n steekproefopname het die vertroue vlak meet jou vertroue dat jou steekproef die populasie akkuraat verteenwoordig. Dit word uitgedruk as 'n persentasie en word bepaal deur die grootte van jou steekproef en die vlak van variasie in jou populasie. Byvoorbeeld, 'n vertrouensvlak van 95% beteken dat as jy die opname verskeie kere sou doen, die resultate 95% van die tyd akkuraat sou wees.

Die foutmarge, aan die ander kant, is 'n maatstaf van hoeveel jou opname-resultate van die ware bevolkingswaarde kan verskil. Dit word tipies uitgedruk as 'n persentasie en word bepaal deur die grootte van jou steekproef en die vlak van variasie in jou populasie. Gestel byvoorbeeld die foutmarge vir 'n opname is plus of minus 3%. In daardie geval, as jy die opname verskeie kere sou doen, sal die ware populasiewaarde 95% van die tyd binne die vertrouensinterval (gedefinieer deur die steekproefgemiddelde plus of minus die foutmarge) val.

Dus, in opsomming, die vertrouensvlak is 'n maatstaf van hoe seker jy is dat jou steekproef die populasie akkuraat verteenwoordig. Terselfdertyd meet die foutmarge hoeveel jou opname-resultate van die werklike bevolkingswaarde kan verskil.

Hoekom is die standaardafwyking belangrik?

Die standaardafwyking meet die verspreiding of verspreiding van 'n stel data. Dit vertel jou hoeveel die individuele waardes in 'n datastel verskil van die gemiddelde van die datastel. Wanneer die minimum steekproefgrootte vir 'n opname bereken word, is die standaardafwyking noodsaaklik omdat dit jou help om te bepaal hoeveel akkuraatheid jy in jou steekproef benodig.

As die standaardafwyking klein is, is die waardes in die populasie relatief naby aan die gemiddelde, so jy sal nie 'n groot steekproefgrootte nodig hê om 'n goeie skatting van die gemiddelde te kry nie. Aan die ander kant, as die standaardafwyking groot is, is die waardes in die populasie meer verspreid, so jy sal 'n groter steekproefgrootte nodig hê om 'n goeie skatting van die gemiddelde te kry.

Oor die algemeen, hoe groter die standaardafwyking, hoe groter die steekproefgrootte sal jy nodig hê om 'n gegewe vlak van akkuraatheid te bereik. Dit is omdat 'n groter standaardafwyking aandui dat die populasie meer veranderlik is, so jy sal 'n groter steekproef nodig hê om die populasie se gemiddelde akkuraat te skat.

Die formule om die minimum grootte van die monster te bepaal

Die formule om die minimum steekproefgrootte wat nodig is vir 'n gegewe populasie te bepaal, is soos volg:

S = \ frac {\ frac {z ^ 2 \ keer p \ links (1-p \ regs)} {e ^ 2}} {1+ \ links (\ frac {z ^ 2 \ keer p \ links (1- p \ regs}} {e ^ 2N} \ regs}}

waar:

  • S = Minimum steekproefgrootte wat u moet beoordeel gegewe u insette.
  • N = Totale bevolkingsgrootte. Dit is die grootte van die segment of populasie wat jy wil evalueer.
  • e = Marge van fout. Wanneer jy 'n populasie monster, sal daar 'n foutmarge wees.
  • z = Hoe seker jy kan wees dat die populasie 'n antwoord binne 'n spesifieke reeks sal kies. Die vertroue persentasie vertaal na die z-telling, die aantal standaardafwykings 'n gegewe proporsie is weg van die gemiddelde.
  • p = Standaardafwyking (in hierdie geval 0.5%).

Douglas Karr

Douglas Karr is CMO van Maak INSIGTE oop en die stigter van die Martech Zone. Douglas het tientalle suksesvolle MarTech-opstartondernemings gehelp, het gehelp met die omsigtigheidsondersoek van meer as $5 miljard in Martech-verkrygings en -beleggings, en gaan voort om maatskappye te help met die implementering en outomatisering van hul verkoops- en bemarkingstrategieë. Douglas is 'n internasionaal erkende digitale transformasie en MarTech deskundige en spreker. Douglas is ook 'n gepubliseerde skrywer van 'n Dummie-gids en 'n besigheidsleierskapboek.

verwante Artikels

Terug na bo knoppie
Sluiting

Advertensieblok bespeur

Martech Zone is in staat om hierdie inhoud gratis aan u te verskaf, want ons verdien ons webwerf deur advertensie-inkomste, geaffilieerde skakels en borgskappe. Ons sal dit waardeer as jy jou advertensieblokkering sal verwyder terwyl jy ons webwerf bekyk.