Analýza a testováníCRM a datové platformyMartech Zone aplikace

Aplikace: Kalkulačka minimální velikosti vzorku průzkumu

Kalkulačka minimální velikosti vzorku průzkumu

Kalkulačka minimální velikosti vzorku průzkumu

Vyplňte všechna svá nastavení. Po odeslání formuláře se zobrazí vaše minimální velikost vzorku.

%
Vaše data a e-mailová adresa nejsou uloženy.
Začít znovu

Vypracování průzkumu a zajištění správné odpovědi, na níž můžete založit svá obchodní rozhodnutí, vyžaduje poměrně dost odborných znalostí. Nejprve se musíte ujistit, že vaše otázky jsou položeny způsobem, který nezkresluje odpověď. Za druhé, musíte zajistit, že provedete průzkum dostatečného počtu lidí, abyste získali statisticky platný výsledek.

Nemusíte se ptát každého člověka, bylo by to pracné a dost drahé. Společnosti zabývající se průzkumem trhu pracují na dosažení vysoké úrovně důvěry a nízkého rozpětí chyb při dosažení minimálního nutného počtu příjemců. Toto je známé jako vaše velikost vzorku. Ty jsi vzorkování určité procento celkové populace k dosažení výsledku, který poskytuje úroveň 🤝 k ověření výsledků. Pomocí široce přijímaného vzorce můžete určit platný velikost vzorku která bude představovat populaci jako celek.

Pokud to čtete prostřednictvím RSS nebo e-mailu, klikněte na web a použijte tento nástroj:

Vypočítejte velikost svého průzkumu

Jak funguje odběr vzorků?

Odběr vzorků je proces výběru podmnožiny jednotlivců z větší populace za účelem vyvození závěrů o charakteristikách celé populace. Často se používá ve výzkumných studiích a průzkumech veřejného mínění ke shromažďování dat a vytváření předpovědí o populaci.

Lze použít několik různých metod odběru vzorků, včetně:

  1. Jednoduchý náhodný výběr: To zahrnuje výběr vzorku z populace pomocí náhodné metody, jako je náhodný výběr jmen ze seznamu nebo použití generátoru náhodných čísel. To zajišťuje, že každý člen populace má stejnou šanci být vybrán do vzorku.
  2. Stratifikovaný vzorkování zahrnuje rozdělení populace do podskupin (strat) na základě určitých charakteristik a poté výběr náhodného vzorku z každé vrstvy. To zajišťuje, že vzorek je reprezentativní pro různé podskupiny v rámci populace.
  3. Vzorkování shluků: To zahrnuje rozdělení populace do menších skupin (shluků) a poté výběr náhodného vzorku shluků. Do vzorku jsou zahrnuti všichni členové vybraných klastrů.
  4. Systematické vzorkování: To zahrnuje výběr každého n-tého člena populace pro vzorek, kde n je interval vzorkování. Pokud je například interval vzorkování 10 a velikost populace je 100, bude pro vzorek vybrán každý 10. člen.

Je důležité zvolit vhodnou metodu výběru na základě charakteristik populace a zkoumané výzkumné otázky.

Úroveň spolehlivosti versus chybová marže

Ve výběrovém šetření, úroveň spolehlivosti měří vaši důvěru, že váš vzorek přesně reprezentuje populaci. Je vyjádřena v procentech a je určena velikostí vašeho vzorku a úrovní variability ve vaší populaci. Například úroveň spolehlivosti 95 % znamená, že pokud byste průzkum provedli vícekrát, výsledky by byly přesné v 95 % případů.

Projekt chybová hranice, na druhé straně je měřítkem toho, jak moc se mohou výsledky vašeho průzkumu lišit od skutečné hodnoty populace. Obvykle se vyjadřuje v procentech a je určena velikostí vašeho vzorku a úrovní variability ve vaší populaci. Předpokládejme například, že chybové rozpětí průzkumu je plus nebo mínus 3 %. Pokud byste v takovém případě provedli průzkum vícekrát, skutečná hodnota populace by v 95 % případů spadala do intervalu spolehlivosti (definovaného průměrem vzorku plus nebo mínus chybová hranice).

Stručně řečeno, úroveň spolehlivosti je mírou toho, jak jste si jisti, že váš vzorek přesně reprezentuje populaci. Chybová hranice zároveň měří, jak moc se mohou výsledky vašeho průzkumu lišit od skutečné hodnoty populace.

Proč je směrodatná odchylka důležitá?

Směrodatná odchylka měří rozptyl nebo šíření souboru dat. Říká vám, jak moc se jednotlivé hodnoty v datové sadě liší od průměru datové sady. Při výpočtu minimální velikosti vzorku pro průzkum je směrodatná odchylka zásadní, protože vám pomůže určit, jakou přesnost ve vzorku potřebujete.

Pokud je směrodatná odchylka malá, hodnoty v populaci jsou relativně blízko průměru, takže k získání dobrého odhadu průměru nebudete potřebovat velký vzorek. Na druhou stranu, pokud je směrodatná odchylka velká, hodnoty v populaci jsou více rozptýlené, takže budete potřebovat větší velikost vzorku, abyste získali dobrý odhad průměru.

Obecně platí, že čím větší je standardní odchylka, tím větší velikost vzorku budete potřebovat k dosažení dané úrovně přesnosti. Je to proto, že větší směrodatná odchylka znamená, že základní soubor je proměnlivější, takže k přesnému odhadu průměru základního souboru budete potřebovat větší vzorek.

Vzorec pro stanovení minimální velikosti vzorku

Vzorec pro určení minimální velikosti vzorku nutného pro danou populaci je následující:

S = \ frac {\ frac {z ^ 2 \ krát p \ vlevo (1-p \ vpravo)} {e ^ 2}} {1+ \ vlevo (\ frac {z ^ 2 \ krát p \ vlevo (1- p \ right)} {e ^ 2N} \ right)}

Kde:

  • S = Minimální velikost vzorku, který byste měli prozkoumat na základě vašich vstupů.
  • N = Celková velikost populace. Toto je velikost segmentu nebo populace, kterou chcete vyhodnotit.
  • e = Okraj chyby. Když vzorkujete populaci, bude zde určitá míra chyby.
  • z = Jak si můžete být jisti, že populace vybere odpověď v určitém rozsahu. Procento spolehlivosti se převádí na z-skóre, počet směrodatných odchylek daného podílu je mimo průměr.
  • p = Směrodatná odchylka (v tomto případě 0.5%).

Douglas Karr

Douglas Karr je CMO OpenINSIGHTS a zakladatelem Martech Zone. Douglas pomohl desítkám úspěšných MarTech startupů, pomohl s due diligence v hodnotě více než 5 miliard dolarů v akvizicích a investicích Martech a nadále pomáhá společnostem při implementaci a automatizaci jejich prodejních a marketingových strategií. Douglas je mezinárodně uznávaný odborník na digitální transformaci a MarTech a řečník. Douglas je také publikovaným autorem průvodce pro figuríny a knihy o obchodním vedení.

Související články

Tlačítko Nahoru
zavřít

Byl detekován Adblock

Martech Zone je schopna vám poskytnout tento obsah zdarma, protože naše stránky zpeněžujeme prostřednictvím příjmů z reklam, přidružených odkazů a sponzorství. Ocenili bychom, kdybyste při prohlížení našich stránek odstranili svůj blokovač reklam.