ანალიტიკა და ტესტირებაCRM და მონაცემთა პლატფორმებიMartech Zone პროგრამები

აპლიკაცია: კვლევის მინიმალური ნიმუშის ზომის კალკულატორი

კვლევის მინიმალური ნიმუშის ზომის კალკულატორი

კვლევის მინიმალური ნიმუშის ზომის კალკულატორი

შეავსეთ ყველა თქვენი პარამეტრი. ფორმის გაგზავნისას გამოჩნდება თქვენი მინიმალური ნიმუშის ზომა.

%
თქვენი მონაცემები და ელფოსტის მისამართი არ ინახება.
Თავიდან დაწყება

გამოკითხვის შემუშავება და იმის უზრუნველყოფა, რომ გქონდეთ სწორი პასუხი, რომელზედაც შეგიძლიათ დაეყრდნოთ თქვენს ბიზნეს გადაწყვეტილებებს, მოითხოვს საკმაოდ დიდ გამოცდილებას. პირველ რიგში, თქვენ უნდა დარწმუნდეთ, რომ თქვენი კითხვები დაისმება ისე, რომ არ იყოს მიკერძოებული პასუხი. მეორე, თქვენ უნდა უზრუნველყოთ, რომ გამოკითხავთ საკმარის ხალხს სტატისტიკურად მართებული შედეგის მისაღებად.

თქვენ არ გჭირდებათ ყველა ადამიანის კითხვა, ეს იქნება შრომატევადი და საკმაოდ ძვირი. ბაზრის კვლევის კომპანიები მუშაობენ მაღალი დონის ნდობისა და ცდომილების დაბალი მარჟის მისაღწევად, მიმღებთა მინიმალური რაოდენობის მიღწევის დროს. ეს ცნობილია როგორც შენი ნიმუშის ზომა. Შენ ხარ სემფლინგის მთლიანი მოსახლეობის გარკვეული პროცენტი მიაღწიოს შედეგს, რომელიც უზრუნველყოფს დონეს ნდობის შედეგების დასადასტურებლად. საყოველთაოდ მიღებული ფორმულის გამოყენებით შეგიძლიათ განსაზღვროთ მოქმედი ნიმუშის ზომა რომელიც წარმოადგენს მთლიან მოსახლეობას.

თუ ამას კითხულობთ RSS ან ელექტრონული ფოსტით, დააწკაპუნეთ საიტზე, რომ გამოიყენოთ ინსტრუმენტი:

გამოთვალეთ თქვენი კვლევის ნიმუშის ზომა

როგორ მუშაობს შერჩევა?

შერჩევის პროცესი არის უფრო დიდი პოპულაციისგან ინდივიდების ქვეჯგუფის შერჩევის პროცესი, რათა მოხდეს დასკვნების გაკეთება მთელი პოპულაციის მახასიათებლების შესახებ. ის ხშირად გამოიყენება კვლევით კვლევებში და გამოკითხვებში, რათა შეაგროვოს მონაცემები და გააკეთოს პროგნოზები მოსახლეობის შესახებ.

ნიმუშის აღების რამდენიმე განსხვავებული მეთოდის გამოყენება შეიძლება, მათ შორის:

  1. მარტივი შემთხვევითი შერჩევა: ეს გულისხმობს პოპულაციისგან ნიმუშის შერჩევას შემთხვევითი მეთოდის გამოყენებით, მაგალითად, სიიდან სახელების შემთხვევით არჩევას ან შემთხვევითი რიცხვების გენერატორის გამოყენებას. ეს უზრუნველყოფს, რომ პოპულაციის ყველა წევრს ჰქონდეს ნიმუშისთვის შერჩევის თანაბარი შანსი.
  2. სტრატიფიცირებული ნიმუშის აღება გულისხმობს მოსახლეობის ქვეჯგუფებად (ფენებად) დაყოფას გარკვეული მახასიათებლების მიხედვით და შემდეგ შემთხვევითი ნიმუშის შერჩევას თითოეული ფენიდან. ეს უზრუნველყოფს, რომ ნიმუში წარმოადგენდეს პოპულაციის სხვადასხვა ქვეჯგუფს.
  3. კლასტერული შერჩევა: ეს გულისხმობს მოსახლეობის დაყოფას უფრო მცირე ჯგუფებად (კლასტერებად) და შემდეგ კლასტერების შემთხვევითი ნიმუშის შერჩევას. შერჩეული კლასტერის ყველა წევრი შედის ნიმუშში.
  4. სისტემატური შერჩევა: ეს მოიცავს პოპულაციის ყოველი მე-n წევრის შერჩევას ნიმუშისთვის, სადაც n არის შერჩევის ინტერვალი. მაგალითად, თუ შერჩევის ინტერვალი არის 10 და პოპულაციის ზომა არის 100, შერჩევისთვის შეირჩევა ყოველი მე-10 წევრი.

მნიშვნელოვანია შერჩევის შესაბამისი მეთოდის შერჩევა პოპულაციის მახასიათებლებისა და შესასწავლი საკვლევი კითხვის გათვალისწინებით.

ნდობის დონე შეცდომის მარჟის წინააღმდეგ

ნიმუშის გამოკითხვაში, თავდაჯერებულობის დონე ზომავს თქვენს რწმენას, რომ თქვენი ნიმუში ზუსტად წარმოადგენს პოპულაციას. ის გამოიხატება პროცენტულად და განისაზღვრება თქვენი ნიმუშის ზომით და თქვენს პოპულაციაში ცვალებადობის დონით. მაგალითად, ნდობის დონე 95% ნიშნავს, რომ თუ თქვენ ჩაატარებთ კვლევას რამდენჯერმე, შედეგები ზუსტი იქნება შემთხვევების 95% -ში.

ის შეცდომის ზღვარიმეორეს მხრივ, არის საზომი იმისა, თუ რამდენად შეიძლება განსხვავდებოდეს თქვენი კვლევის შედეგები რეალური პოპულაციის მნიშვნელობიდან. ის, როგორც წესი, გამოხატულია პროცენტულად და განისაზღვრება თქვენი ნიმუშის ზომით და თქვენს პოპულაციაში ცვალებადობის დონით. მაგალითად, დავუშვათ, გამოკითხვის შეცდომის ზღვარი არის პლუს-მინუს 3%. ამ შემთხვევაში, თუ თქვენ უნდა ჩაატაროთ გამოკითხვა რამდენჯერმე, პოპულაციის ნამდვილი მნიშვნელობა დაეცემა ნდობის ინტერვალში (განისაზღვრება შერჩევის საშუალო პლიუს ან მინუს შეცდომის ზღვრით) დროის 95%-ში.

ასე რომ, მოკლედ, ნდობის დონე არის საზომი იმისა, თუ რამდენად დარწმუნებული ხართ, რომ თქვენი ნიმუში ზუსტად წარმოადგენს პოპულაციას. ამავდროულად, შეცდომის ზღვარი ზომავს რამდენად შეიძლება განსხვავდებოდეს თქვენი კვლევის შედეგები პოპულაციის რეალური მნიშვნელობიდან.

რატომ არის სტანდარტული გადახრა მნიშვნელოვანი?

სტანდარტული გადახრა ზომავს მონაცემთა ნაკრების დისპერსიას ან გავრცელებას. ის გიჩვენებთ, თუ რამდენად განსხვავდება მონაცემთა ნაკრების ინდივიდუალური მნიშვნელობები მონაცემთა ნაკრების საშუალოდან. კვლევისთვის მინიმალური ნიმუშის ზომის გაანგარიშებისას, სტანდარტული გადახრა მნიშვნელოვანია, რადგან ის გეხმარებათ განსაზღვროთ რამდენი სიზუსტე გჭირდებათ თქვენს ნიმუშში.

თუ სტანდარტული გადახრა მცირეა, პოპულაციაში მნიშვნელობები შედარებით ახლოსაა საშუალოსთან, ამიტომ არ დაგჭირდებათ ნიმუშის დიდი ზომა საშუალოს კარგი შეფასების მისაღებად. მეორეს მხრივ, თუ სტანდარტული გადახრა დიდია, პოპულაციაში მნიშვნელობები უფრო გაფანტულია, ასე რომ თქვენ დაგჭირდებათ უფრო დიდი ნიმუშის ზომა საშუალოს კარგი შეფასებისთვის.

ზოგადად, რაც უფრო დიდია სტანდარტული გადახრა, მით უფრო დიდი იქნება ნიმუშის ზომა, რათა მიაღწიოთ სიზუსტის მოცემულ დონეს. ეს იმიტომ ხდება, რომ უფრო დიდი სტანდარტული გადახრა მიუთითებს იმაზე, რომ პოპულაცია უფრო ცვალებადია, ამიტომ დაგჭირდებათ უფრო დიდი ნიმუში პოპულაციის საშუალო ზუსტი შესაფასებლად.

ნიმუშის მინიმალური ზომის განსაზღვრის ფორმულა

მოცემული პოპულაციისთვის საჭირო მინიმალური ნიმუშის 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 იმ სეგმენტის ან მოსახლეობის ზომა, რომლის შეფასებაც გსურთ.
  • e = შეცდომის ზღვარი. პოპულაციის შერჩევისას, იქნება შეცდომის ზღვარი.
  • z = რამდენად დარწმუნებული შეგიძლიათ იყოთ, რომ მოსახლეობა შეარჩევს პასუხს კონკრეტულ დიაპაზონში. ნდობის პროცენტი ითარგმნება როგორც z-ქულა, მოცემული პროპორციით სტანდარტული გადახრების რაოდენობა დაშორებულია საშუალოს.
  • p = სტანდარტული გადახრა (ამ შემთხვევაში 0.5%).

Douglas Karr

Douglas Karr არის CMO of OpenINSIGHTS და დამფუძნებელი Martech Zone. დუგლასი დაეხმარა ათეულობით წარმატებულ MarTech სტარტაპს, დაეხმარა 5 მილიარდ დოლარზე მეტის შეძენისა და ინვესტიციების გამომუშავებაში და აგრძელებს კომპანიებს მათი გაყიდვებისა და მარკეტინგული სტრატეგიების განხორციელებაში და ავტომატიზაციაში. დუგლასი არის საერთაშორისოდ აღიარებული ციფრული ტრანსფორმაციის და MarTech ექსპერტი და სპიკერი. დუგლასი ასევე არის Dummie's-ის სახელმძღვანელოს და ბიზნეს ლიდერობის წიგნის გამოქვეყნებული ავტორი.

დაკავშირებული სტატიები

დაბრუნება ღილაკზე
დახურვა

Adblock აღმოჩენილია

Martech Zone შეუძლია მოგაწოდოთ ეს კონტენტი უფასოდ, რადგან ჩვენ ვაკეთებთ ჩვენი საიტის მონეტიზაციას რეკლამის შემოსავლების, შვილობილი ბმულების და სპონსორების მეშვეობით. ჩვენ მადლობელი ვიქნებით, თუ ჩვენს საიტს ნახულობთ თქვენს რეკლამის ბლოკერს.