Analytiikka ja testausCRM ja tietoalustatMartech Zone Sovellukset:

Sovellus: Tutkimuksen vähimmäiskokolaskin

Tutkimuksen vähimmäiskokolaskin

Tutkimuksen vähimmäiskokolaskin

Täytä kaikki asetuksesi. Kun lähetät lomakkeen, näytteesi vähimmäiskoko tulee näkyviin.

%
Tietojasi ja sähköpostiosoitettasi ei tallenneta.
Aloittaa alusta

Kyselyn laatiminen ja oikean vastauksen varmistaminen, jonka perusteella voit perustaa liiketoimintapäätöksesi, vaatii melkoista asiantuntemusta. Ensinnäkin sinun on varmistettava, että kysymyksesi esitetään tavalla, joka ei vääristä vastausta. Toiseksi sinun on varmistettava, että kyselyt riittävät ihmisille tilastollisesti pätevän tuloksen saamiseksi.

Kaikilta ei tarvitse kysyä, tämä olisi työlästä ja melko kallista. Markkinatutkimusyritykset pyrkivät saavuttamaan korkean luottamustason ja pienen virhemarginaalin saavuttaen samalla tarvittavan vähimmäismäärän vastaanottajia. Tämä tunnetaan nimelläsi otoskoko. Sinä olet näytteenotto tietyn prosenttiosuuden koko väestöstä saavuttaakseen tuloksen, joka tarjoaa tason luottamus tulosten vahvistamiseksi. Laajasti hyväksyttyä kaavaa käyttämällä voit määrittää kelvollisen otoskoko joka edustaa koko väestöä.

Jos luet tätä RSS: n tai sähköpostin kautta, käytä työkalua napsauttamalla sivustoa:

Laske kyselyn otoskoko

Kuinka näytteenotto toimii?

Otanta on prosessi, jossa valitaan osajoukko yksilöitä suuremmasta populaatiosta, jotta voidaan tehdä johtopäätöksiä koko populaation ominaisuuksista. Sitä käytetään usein tutkimuksissa ja mielipidemittauksissa tiedon keräämiseen ja ennusteiden tekemiseen väestöstä.

Voidaan käyttää useita erilaisia ​​näytteenottomenetelmiä, mukaan lukien:

  1. Yksinkertainen satunnaisotos: Tämä tarkoittaa otoksen valitsemista populaatiosta satunnaisella menetelmällä, kuten nimien satunnainen valinta luettelosta tai satunnaislukugeneraattorin käyttäminen. Näin varmistetaan, että jokaisella perusjoukon jäsenellä on yhtäläiset mahdollisuudet tulla valituksi otokseen.
  2. Ositettu otanta sisältää populaation jakamisen alaryhmiin (ositteisiin) tiettyjen ominaisuuksien perusteella ja sen jälkeen satunnaisotoksen valitsemisen kustakin ositteesta. Tämä varmistaa, että otos edustaa perusjoukon eri alaryhmiä.
  3. Klusteriotos: Tämä edellyttää populaation jakamista pienempiin ryhmiin (klusteriin) ja sen jälkeen satunnaisotoksen valitsemista klustereista. Kaikki valittujen klustereiden jäsenet sisältyvät otokseen.
  4. Systemaattinen näytteenotto: Tämä tarkoittaa, että otokseen valitaan joukon joka n:s jäsen, missä n on näytteenottoväli. Jos otosväli on esimerkiksi 10 ja populaation koko on 100, otokseen valitaan joka 10. jäsen.

On tärkeää valita sopiva otantamenetelmä perusjoukon ja tutkittavan tutkimuskysymyksen ominaisuuksien perusteella.

Luottamustaso vs. virhemarginaali

Otantatutkimuksessa luottamustaso mittaa luottamustasi siihen, että otoksesi edustaa tarkasti populaatiota. Se ilmaistaan ​​prosentteina ja määräytyy otoksesi koon ja populaation vaihtelutason mukaan. Esimerkiksi 95 %:n luottamustaso tarkoittaa, että jos suoritat kyselyn useita kertoja, tulokset olisivat tarkkoja 95 % ajasta.

- virhemarginaali, toisaalta on mitta siitä, kuinka paljon kyselyn tulokset voivat poiketa todellisesta väestön arvosta. Se ilmaistaan ​​yleensä prosentteina ja määräytyy otoksesi koon ja populaation vaihtelutason mukaan. Oletetaan esimerkiksi, että tutkimuksen virhemarginaali on plus tai miinus 3 %. Siinä tapauksessa, jos suoritat kyselyn useita kertoja, todellinen populaation arvo osuisi luottamusväliin (määritetty otoksen keskiarvolla plus tai miinus virhemarginaali) 95 % ajasta.

Yhteenvetona voidaan todeta, että luottamustaso on mitta siitä, kuinka varma olet siitä, että otoksesi edustaa tarkasti populaatiota. Samaan aikaan virhemarginaali mittaa, kuinka paljon tutkimustulokset voivat poiketa todellisesta populaation arvosta.

Miksi keskihajonta on tärkeä?

Keskihajonta mittaa tietojoukon hajoamista tai leviämistä. Se kertoo, kuinka paljon tietojoukon yksittäiset arvot vaihtelevat tietojoukon keskiarvosta. Kun lasketaan kyselyn vähimmäisotoskokoa, keskihajonta on olennainen, koska sen avulla voit määrittää, kuinka paljon tarkkuutta tarvitset otoksessasi.

Jos keskihajonta on pieni, perusjoukon arvot ovat suhteellisen lähellä keskiarvoa, joten et tarvitse suurta otoskokoa hyvän arvion saamiseksi keskiarvosta. Toisaalta, jos keskihajonta on suuri, perusjoukon arvot ovat hajaantuneempia, joten tarvitset suuremman otoskoon hyvän arvion keskiarvosta.

Yleensä mitä suurempi keskihajonta, sitä suuremman otoskoon tarvitset tietyn tarkkuustason saavuttamiseksi. Tämä johtuu siitä, että suurempi keskihajonta osoittaa, että populaatio on vaihtelevampi, joten tarvitset suuremman otoksen populaation keskiarvon arvioimiseksi tarkasti.

Kaava näytteen vähimmäiskoon määrittämiseksi

Kaava tietylle populaatiolle tarvittavan vähimmäisotoskoon määrittämiseksi on seuraava:

S = \ frac {\ frac {z ^ 2 \ kertaa p \ vasen (1-p \ oikea)} {e ^ 2}} {1+ \ vasen (\ frac {z ^ 2 \ kertaa p \ vasen (1- p \ oikea)} {e ^ 2N} \ oikea)}

Missä:

  • S = Minimi otoskoko, joka sinun tulisi tutkia panoksesi perusteella.
  • N = Koko väestön koko. Tämä on arvioitavan segmentin tai populaation koko.
  • e = Virhemarginaali. Kun otat populaation, siinä on virhemarginaali.
  • z = Kuinka varma voit olla, että väestö valitsee vastauksen tietyltä alueelta. Luottamusprosentti muuttuu z-pisteeksi, tietyn osuuden keskihajonnan määrä on poissa keskiarvosta.
  • p = Keskihajonta (tässä tapauksessa 0.5%).

Douglas Karr

Douglas Karr on CMO of OpenINSIGHTS ja perustaja Martech Zone. Douglas on auttanut kymmeniä menestyneitä MarTech-startuppeja, auttanut yli 5 miljardin dollarin due diligence -tarkastuksessa Martechin hankinnoissa ja investoinneissa ja avustaa edelleen yrityksiä niiden myynti- ja markkinointistrategioiden toteuttamisessa ja automatisoinnissa. Douglas on kansainvälisesti tunnustettu digitaalisen transformaation ja MarTechin asiantuntija ja puhuja. Douglas on myös julkaissut Dummie's-oppaan ja yritysjohtajuuskirjan.

Aiheeseen liittyvät artikkelit

Takaisin alkuun -painiketta
lähellä

Adblock havaittu

Martech Zone pystyy tarjoamaan sinulle tämän sisällön veloituksetta, koska ansaitsemme sivustomme mainostulojen, kumppanilinkkien ja sponsoroinnin kautta. Olisimme kiitollisia, jos poistaisit mainosten esto-ohjelman, kun katselet sivustoamme.