კალკულატორი: გამოთვალეთ თქვენი კვლევის მინიმალური ნიმუშის ზომა

ონლაინ კალკულატორი გამოკითხვისთვის ნიმუშის ზომის გამოსათვლელად

გამოკითხვის შემუშავება და იმის უზრუნველყოფა, რომ გექნებათ სწორი პასუხი, რომლის საფუძველზეც შეგიძლიათ დააფუძნოთ თქვენი ბიზნესის გადაწყვეტილებები, საკმაოდ დიდ გამოცდილებას მოითხოვს. პირველ რიგში, თქვენ უნდა დარწმუნდეთ, რომ თქვენს კითხვებს უსვამენ ისე, რომ არ იყოს მიკერძოებული პასუხი. მეორე, თქვენ უნდა დარწმუნდეთ, რომ გამოკითხავთ საკმარის ადამიანებს, რომ მიიღოთ სტატისტიკურად სწორი შედეგი.

თქვენ არ გჭირდებათ ყველას კითხვა, ეს იქნება შრომისმოყვარე და საკმაოდ ძვირი. ბაზრის შემსწავლელი კომპანიები ცდილობენ მიაღწიონ მაღალი ნდობის დონეს, შეცდომის მცირე ზღვარს, საჭირო რაოდენობის ადრესატების მინიმალური რაოდენობის მისაღწევად. ეს თქვენი სახელითაა ცნობილი ნიმუშის ზომა. Შენ ხარ სემფლინგის მთლიანი მოსახლეობის გარკვეული პროცენტი, რომელიც მიაღწევს შედეგს, რომელიც უზრუნველყოფს დონის ნდობის შედეგების დასადასტურებლად. საყოველთაოდ მიღებული ფორმულის გამოყენებით შეგიძლიათ განსაზღვროთ მოქმედი ნიმუშის ზომა რომელიც წარმოადგენს მთლიან მოსახლეობას.



თუ ამას RSS ან ელ.ფოსტით კითხულობთ, დააჭირეთ საიტზე, რომ გამოიყენოთ ინსტრუმენტი:

გამოთვალეთ თქვენი კვლევის ნიმუშის ზომა

როგორ მუშაობს შერჩევა?

ნიმუშის მინიმალური ზომის განსაზღვრის ფორმულა

მოცემული პოპულაციისთვის საჭირო ნიმუშის მინიმალური ზომის დასადგენად ფორმულა შემდეგია:

S = \ frac {\ frac {z ^ 2 \ ჯერ p \ მარცხნივ (1-p \ მარჯვნივ)} {e ^ 2}} {1+ \ მარცხნივ (\ frac {z ^ 2 \ ჯერ p \ მარცხნივ (1- p \ right)} {e ^ 2N} \ right)}

სად:

  • S = ნიმუშის მინიმალური ზომა უნდა შეისწავლოთ თქვენი მონაცემების გათვალისწინებით.
  • N = მოსახლეობის მთლიანი ზომა. ეს არის სეგმენტის ან მოსახლეობის ზომა, რომლის შეფასებაც გსურთ.
  • e = შეცდომის ზღვარი. ყოველთვის, როდესაც მოსახლეობას შეაგროვებთ, შედეგებში შეცდომა იქნება.
  • z = რამდენად დარწმუნებული შეიძლება იყოთ, რომ მოსახლეობა აირჩევს პასუხს გარკვეულ დიაპაზონში. ნდობის პროცენტი ითარგმნება z- ქულად, მოცემული პროპორციის სტანდარტული გადახრების რაოდენობა შორს არის საშუალო მნიშვნელობიდან.
  • p = სტანდარტული გადახრა (ამ შემთხვევაში 0.5%).

რას ფიქრობთ?

ეს საიტი იყენებს Akismet- ს, რათა შეამციროს სპამი. შეისწავლეთ თქვენი კომენტარის მონაცემები დამუშავებული.