Martech Zone AppsAnalytics og testCRM og dataplatforme

Lommeregner: Beregn din undersøgelses mindste prøvestørrelse

Lommeregner for mindste prøvestørrelse

Lommeregner for mindste prøvestørrelse

Udfyld alle dine indstillinger. Når du indsender formularen, vil din mindste prøvestørrelse blive vist.

%
Dine data og e-mailadresse gemmes ikke.
Start forfra

At udvikle en undersøgelse og sikre, at du har et gyldigt svar, som du kan basere dine forretningsbeslutninger på, kræver en del ekspertise. For det første skal du sikre dig, at dine spørgsmål stilles på en måde, der ikke skæmmer svaret. For det andet skal du sikre dig, at du undersøger nok personer til at få et statistisk validt resultat.

Du behøver ikke at spørge hver person, det ville være arbejdskrævende og ret dyrt. Markedsundersøgelsesvirksomheder arbejder for at opnå et højt niveau af tillid og en lav fejlmargin, mens de når den nødvendige minimumsmængde af modtagere. Dette er kendt som din prøve størrelse. Du er prøvetagning en vis procentdel af den samlede befolkning for at opnå et resultat, der giver et niveau på tillid for at validere resultaterne. Ved hjælp af en bredt accepteret formel kan du bestemme en gyldig prøve størrelse der vil repræsentere befolkningen som helhed.

Hvis du læser dette via RSS eller e-mail, skal du klikke videre til webstedet for at bruge værktøjet:

Beregn din undersøgelsesprøvestørrelse

Hvordan fungerer prøveudtagning?

Prøveudtagning er en proces med at udvælge en delmængde af individer fra en større population for at drage slutninger om egenskaberne for hele populationen. Det bruges ofte i forskningsundersøgelser og meningsmålinger til at indsamle data og lave forudsigelser om en befolkning.

Der kan bruges flere forskellige prøveudtagningsmetoder, herunder:

  1. Simpel tilfældig stikprøve: Dette involverer udvælgelse af en stikprøve fra populationen ved hjælp af en tilfældig metode, såsom tilfældig udvælgelse af navne fra en liste eller brug af en tilfældig talgenerator. Dette sikrer, at alle medlemmer af befolkningen har lige stor chance for at blive udvalgt til stikprøven.
  2. Stratificeret prøveudtagning indebærer at opdele populationen i undergrupper (strata) baseret på bestemte karakteristika og derefter udvælge en tilfældig stikprøve fra hvert stratum. Dette sikrer, at stikprøven er repræsentativ for de forskellige undergrupper i populationen.
  3. Klyngeprøvetagning: Dette indebærer at opdele populationen i mindre grupper (klynger) og derefter udvælge en tilfældig stikprøve af klyngerne. Alle medlemmer af de valgte klynger er inkluderet i stikprøven.
  4. Systematisk prøveudtagning: Dette involverer udvælgelse af hvert n. medlem af populationen til stikprøven, hvor n er stikprøveintervallet. For eksempel, hvis stikprøveintervallet er 10, og populationsstørrelsen er 100, vil hvert 10. medlem blive udvalgt til stikprøven.

Det er vigtigt at vælge den passende prøveudtagningsmetode baseret på karakteristika for populationen og det forskningsspørgsmål, der undersøges.

Konfidensniveau versus fejlmargin

I en stikprøveundersøgelse har Selvtillidsniveau måler din tillid til, at din stikprøve repræsenterer populationen nøjagtigt. Det udtrykkes som en procentdel og bestemmes af størrelsen af ​​din stikprøve og niveauet af variabilitet i din population. For eksempel betyder et konfidensniveau på 95 %, at hvis du skulle udføre undersøgelsen flere gange, ville resultaterne være nøjagtige 95 % af gangene.

fejlmargin, på den anden side er et mål for, hvor meget dine undersøgelsesresultater kan variere fra den sande befolkningsværdi. Det udtrykkes typisk som en procentdel og bestemmes af størrelsen af ​​din stikprøve og niveauet af variabilitet i din population. Antag for eksempel, at fejlmarginen for en undersøgelse er plus eller minus 3 %. I så fald, hvis du skulle udføre undersøgelsen flere gange, ville den sande populationsværdi falde inden for konfidensintervallet (defineret ved stikprøvegennemsnittet plus eller minus fejlmargenen) 95 % af tiden.

Så sammenfattende er konfidensniveauet et mål for, hvor sikker du er på, at din stikprøve repræsenterer populationen nøjagtigt. Samtidig måler fejlmarginen, hvor meget dine undersøgelsesresultater kan variere fra den faktiske populationsværdi.

Hvorfor er standardafvigelsen vigtig?

Standardafvigelsen måler spredningen eller spredningen af ​​et sæt data. Den fortæller dig, hvor meget de individuelle værdier i et datasæt varierer fra datasættets gennemsnit. Når du beregner minimumsprøvestørrelsen for en undersøgelse, er standardafvigelsen afgørende, fordi den hjælper dig med at bestemme, hvor meget præcision du har brug for i din prøve.

Hvis standardafvigelsen er lille, er værdierne i populationen relativt tæt på gennemsnittet, så du behøver ikke en stor stikprøvestørrelse for at få et godt skøn over middelværdien. På den anden side, hvis standardafvigelsen er stor, er værdierne i populationen mere spredte, så du skal bruge en større stikprøvestørrelse for at få et godt skøn over gennemsnittet.

Generelt gælder det, at jo større standardafvigelsen er, jo større prøvestørrelse skal du bruge for at opnå et givet præcisionsniveau. Dette skyldes, at en større standardafvigelse indikerer, at populationen er mere variabel, så du skal bruge en større stikprøve for nøjagtigt at estimere populationens middelværdi.

Formlen til bestemmelse af den mindste prøvestørrelse

Formlen til at bestemme den mindste stikprøvestørrelse, der er nødvendig for en given population, er som følger:

S = \ frac {\ frac {z ^ 2 \ gange p \ venstre (1-p \ højre)} {e ^ 2}} {1+ \ venstre (\ frac {z ^ 2 \ gange p \ venstre (1- p \ right)} {e ^ 2N} \ right)}

Hvor:

  • S = Mindste stikprøvestørrelse, du skal undersøge i betragtning af dine input.
  • N = Samlet befolkningsstørrelse. Dette er størrelsen af ​​det segment eller den population, du ønsker at evaluere.
  • e = Fejlmargin. Når du prøver en population, vil der være en fejlmargin.
  • z = Hvor sikker du kan være på, at befolkningen ville vælge et svar inden for et specifikt interval. Konfidensprocenten oversættes til z-score, antallet af standardafvigelser en given andel er væk fra gennemsnittet.
  • p = Standardafvigelse (i dette tilfælde 0.5%).

Douglas Karr

Douglas Karr er grundlæggeren af Martech Zone og en anerkendt ekspert i digital transformation. Douglas har hjulpet med at starte adskillige succesrige MarTech-startups, har hjulpet med due diligence på over $5 mia i Martech-opkøb og -investeringer og fortsætter med at lancere sine egne platforme og tjenester. Han er medstifter af Highbridge, et konsulentfirma for digital transformation. Douglas er også udgivet forfatter til en Dummies guide og en bog om virksomhedsledelse.

Hvad mener du?

Dette websted bruger Akismet til at reducere spam. Lær, hvordan dine kommentardata behandles.

Relaterede artikler