Анализ и тестванеCRM и платформи за данниMartech Zone Приложения:

Приложение: Калкулатор за минимален размер на извадката

Калкулатор за минимален размер на извадката

Калкулатор за минимален размер на извадката

Попълнете всички ваши настройки. Когато изпратите формуляра, ще се покаже вашият минимален размер на извадката.

%
Вашите данни и имейл адрес не се съхраняват.
Започни отначало

Разработването на анкета и гарантирането, че имате валиден отговор, на който можете да базирате своите бизнес решения, изисква доста опит. Първо, трябва да сте сигурни, че вашите въпроси са зададени по начин, който не променя отговора. Второ, трябва да сте сигурни, че анкетирате достатъчно хора, за да получите статистически валиден резултат.

Не е нужно да питате всеки човек, това би било трудоемко и доста скъпо. Компаниите за пазарни проучвания работят за постигане на високо ниво на доверие и ниска граница на грешка, като същевременно достигат минималното необходимо количество получатели. Това е известно като ваш размер на пробата, Ти си вземане на проби определен процент от общата популация за постигане на резултат, който осигурява ниво на увереност за валидиране на резултатите. Използвайки широко приета формула, можете да определите валидна размер на пробата което ще представлява населението като цяло.

Ако четете това чрез RSS или имейл, щракнете върху сайта, за да използвате инструмента:

Изчислете размера на извадката си от проучването

Как работи вземането на проби?

Извадката е процес на избиране на подгрупа от индивиди от по-голяма популация, за да се направят изводи относно характеристиките на цялата популация. Често се използва в научни изследвания и анкети за събиране на данни и правене на прогнози за населението.

Могат да се използват няколко различни метода за вземане на проби, включително:

  1. Проста произволна извадка: Това включва избиране на извадка от популацията чрез случаен метод, като например произволно избиране на имена от списък или използване на генератор на произволни числа. Това гарантира, че всеки член на популацията има равен шанс да бъде избран за извадката.
  2. Стратифицирана извадка включва разделяне на популацията на подгрупи (страти) въз основа на определени характеристики и след това избиране на произволна извадка от всяка страта. Това гарантира, че извадката е представителна за различните подгрупи в популацията.
  3. Клъстерна извадка: Това включва разделяне на популацията на по-малки групи (клъстери) и след това избиране на произволна извадка от клъстерите. Всички членове на избраните клъстери са включени в извадката.
  4. Систематично вземане на проби: Това включва избиране на всеки n-ти член от популацията за извадката, където n е интервалът на вземане на проби. Например, ако интервалът на вземане на проби е 10 и размерът на популацията е 100, всеки 10-ти член ще бъде избран за извадката.

Важно е да изберете подходящия метод за вземане на проби въз основа на характеристиките на популацията и изследвания въпрос.

Ниво на увереност спрямо граница на грешка

В извадково проучване, ниво на увереност измерва вашата увереност, че вашата извадка точно представя съвкупността. Изразява се като процент и се определя от размера на вашата извадка и нивото на променливост във вашата популация. Например, ниво на доверие от 95% означава, че ако проведете проучването няколко пъти, резултатите ще бъдат точни в 95% от случаите.

- граница на грешка, от друга страна, е мярка за това доколко резултатите от вашето проучване могат да се различават от истинската стойност на населението. Обикновено се изразява като процент и се определя от размера на вашата извадка и нивото на променливост във вашата популация. Да предположим например, че границата на грешка за проучване е плюс или минус 3%. В този случай, ако проведете проучването няколко пъти, истинската стойност на популацията ще попадне в рамките на доверителния интервал (дефиниран от средната стойност на извадката плюс или минус границата на грешка) 95% от времето.

И така, в обобщение, нивото на доверие е мярка за това колко сте уверени, че вашата извадка точно представя съвкупността. В същото време маржът на грешката измерва доколко резултатите от вашето проучване могат да се различават от действителната стойност на популацията.

Защо стандартното отклонение е важно?

Стандартното отклонение измерва дисперсията или разпространението на набор от данни. Той ви казва колко отделните стойности в набор от данни се различават от средната стойност на набора от данни. Когато изчислявате минималния размер на извадката за проучване, стандартното отклонение е от съществено значение, защото ви помага да определите от каква точност се нуждаете във вашата извадка.

Ако стандартното отклонение е малко, стойностите в популацията са относително близки до средната стойност, така че няма да ви е необходим голям размер на извадката, за да получите добра оценка на средната стойност. От друга страна, ако стандартното отклонение е голямо, стойностите в популацията са по-разпръснати, така че ще ви е необходим по-голям размер на извадката, за да получите добра оценка на средната стойност.

Като цяло, колкото по-голямо е стандартното отклонение, толкова по-голям размер на извадката ще ви трябва, за да постигнете дадено ниво на прецизност. Това е така, защото по-голямото стандартно отклонение показва, че популацията е по-променлива, така че ще ви е необходима по-голяма извадка, за да оцените точно средната стойност на популацията.

Формулата за определяне на минималния размер на извадката

Формулата за определяне на минималния размер на извадката, необходим за дадена популация, е следната:

S = \ frac {\ frac {z ^ 2 \ пъти p \ ляво (1-p \ дясно)} {e ^ 2}} {1+ \ ляво (\ frac {z ^ 2 \ пъти p \ ляво (1- p \ вдясно)} {e ^ 2N} \ вдясно)}

Където:

  • S = Минимален размер на извадката, който трябва да проучите с оглед на вашите данни.
  • N = Общ размер на населението. Това е размерът на сегмента или съвкупността, които искате да оцените.
  • e = граница на грешка. Когато вземете извадка от популация, ще има граница на грешка.
  • z = Колко уверени можете да бъдете, че популацията ще избере отговор в определен диапазон. Процентът на увереност се преобразува в z-резултат, броят на стандартните отклонения на дадена пропорция е далеч от средната стойност.
  • p = Стандартно отклонение (в този случай 0.5%).

Douglas Karr

Douglas Karr е CMO на OpenINSIGHTS и основателят на Martech Zone. Дъглас е помогнал на десетки успешни стартъпи на MarTech, съдействал е за надлежна проверка на над $5 милиарда в придобивания и инвестиции на Martech и продължава да помага на компаниите при прилагането и автоматизирането на техните стратегии за продажби и маркетинг. Дъглас е международно признат експерт и лектор по дигитална трансформация и MarTech. Дъглас също е публикуван автор на ръководство за манекени и книга за бизнес лидерство.

Свързани статии

Бутон "Нагоре" горе
Близо

Открит е рекламен блок

Martech Zone е в състояние да ви предостави това съдържание безплатно, тъй като осигуряваме приходи от нашия сайт чрез приходи от реклами, партньорски връзки и спонсорство. Ще сме благодарни, ако премахнете блокера си за реклами, докато разглеждате нашия сайт.