تجزیه و تحلیل و آزمایشCRM و سیستم عامل های دادهMartech Zone نرم افزار

برنامه: Survey Minimum Sample Size Calculator

Survey Minimum Size Sample Calculator

Survey Minimum Size Sample Calculator

تمام تنظیمات خود را پر کنید. هنگامی که فرم را ارسال می کنید، حداقل حجم نمونه شما نمایش داده می شود.

%
داده ها و آدرس ایمیل شما ذخیره نمی شود.
دوباره شروع کنید

ایجاد یک نظرسنجی و حصول اطمینان از اینکه پاسخ معتبری دارید که بتوانید بر اساس آن تصمیمات تجاری خود را پایه گذاری کنید، نیاز به تخصص کافی دارد. ابتدا باید اطمینان حاصل کنید که سؤالات شما به گونه ای پرسیده می شود که پاسخ سوگیری نداشته باشد. دوم، شما باید اطمینان حاصل کنید که از افراد کافی برای به دست آوردن یک نتیجه آماری معتبر نظرسنجی می کنید.

لازم نیست از همه افراد بپرسید، این کار فشرده و بسیار گران است. شرکت‌های تحقیقات بازار برای دستیابی به سطح بالایی از اطمینان و حاشیه خطای کم تلاش می‌کنند و در عین حال به حداقل تعداد دریافت‌کنندگان لازم می‌رسند. این به عنوان شما شناخته می شود اندازهی نمونه. شما هستید نمونه درصد معینی از کل جمعیت برای رسیدن به نتیجه ای که سطحی از اعتماد به نفس برای تأیید نتایج. با استفاده از یک فرمول کاملاً پذیرفته شده ، می توانید یک معتبر را تعیین کنید اندازهی نمونه که نماینده کل جمعیت خواهد بود.

اگر این مطلب را از طریق RSS یا ایمیل می خوانید، برای استفاده از ابزار، روی سایت کلیک کنید:

اندازه نمونه بررسی خود را محاسبه کنید

نمونه گیری چگونه کار می کند؟

نمونه گیری فرآیند انتخاب زیرمجموعه ای از افراد از یک جمعیت بزرگتر به منظور استنتاج در مورد ویژگی های کل جمعیت است. اغلب در مطالعات تحقیقاتی و نظرسنجی ها برای جمع آوری داده ها و پیش بینی در مورد یک جمعیت استفاده می شود.

چندین روش مختلف نمونه برداری می تواند مورد استفاده قرار گیرد، از جمله:

  1. نمونه گیری تصادفی ساده: این شامل انتخاب یک نمونه از جامعه با استفاده از یک روش تصادفی، مانند انتخاب تصادفی اسامی از یک لیست یا استفاده از یک مولد اعداد تصادفی است. این تضمین می کند که هر یک از اعضای جامعه شانس مساوی برای انتخاب شدن برای نمونه را دارند.
  2. نمونه گیری طبقه ای شامل تقسیم جمعیت به زیر گروه ها (قشر) بر اساس ویژگی های خاص و سپس انتخاب یک نمونه تصادفی از هر طبقه است. این تضمین می کند که نمونه نماینده زیرگروه های مختلف در جامعه است.
  3. نمونه گیری خوشه ای: این شامل تقسیم جمعیت به گروه های کوچکتر (خوشه ها) و سپس انتخاب یک نمونه تصادفی از خوشه ها است. تمامی اعضای خوشه های انتخاب شده در نمونه گنجانده شده اند.
  4. نمونه گیری سیستماتیک: این شامل انتخاب هر نهمین عضو جامعه برای نمونه است که n فاصله نمونه برداری است. به عنوان مثال، اگر فاصله نمونه گیری 10 و حجم جامعه 100 باشد، هر 10 عضو برای نمونه انتخاب می شود.

انتخاب روش نمونه گیری مناسب بر اساس ویژگی های جامعه و سوال تحقیق مورد مطالعه حائز اهمیت است.

سطح اطمینان در مقابل حاشیه خطا

در یک بررسی نمونه، سطح اطمینان اطمینان شما را اندازه گیری می کند که نمونه شما به طور دقیق جامعه را نشان می دهد. به صورت درصد بیان می شود و با توجه به حجم نمونه شما و سطح تنوع در جامعه شما تعیین می شود. به عنوان مثال، سطح اطمینان 95٪ به این معنی است که اگر شما چندین بار نظرسنجی را انجام دهید، نتایج در 95٪ موارد دقیق خواهد بود.

La حاشیه خطااز سوی دیگر، معیاری است که نشان می دهد نتایج نظرسنجی شما چقدر ممکن است با مقدار واقعی جمعیت متفاوت باشد. معمولاً به صورت درصد بیان می شود و با توجه به حجم نمونه و سطح تنوع در جامعه شما تعیین می شود. برای مثال، فرض کنید حاشیه خطای یک نظرسنجی مثبت یا منفی 3 درصد باشد. در آن صورت، اگر قرار بود نظرسنجی را چندین بار انجام دهید، مقدار واقعی جمعیت در 95 درصد مواقع در بازه اطمینان (تعریف شده با میانگین نمونه به علاوه یا منهای حاشیه خطا) قرار می‌گیرد.

بنابراین، به طور خلاصه، سطح اطمینان معیاری است برای اینکه چقدر مطمئن هستید که نمونه شما به طور دقیق جامعه را نشان می دهد. در عین حال، حاشیه خطا اندازه گیری می کند که نتایج نظرسنجی شما چقدر ممکن است با مقدار واقعی جمعیت متفاوت باشد.

چرا انحراف استاندارد مهم است؟

انحراف استاندارد پراکندگی یا گسترش مجموعه ای از داده ها را اندازه گیری می کند. به شما می گوید که مقادیر فردی در یک مجموعه داده چقدر از میانگین مجموعه داده متفاوت است. هنگام محاسبه حداقل حجم نمونه برای یک نظرسنجی، انحراف معیار ضروری است، زیرا به شما کمک می کند تا میزان دقت مورد نیاز خود را در نمونه خود تعیین کنید.

اگر انحراف معیار کم باشد، مقادیر موجود در جامعه نسبتاً نزدیک به میانگین هستند، بنابراین برای به دست آوردن تخمین خوب از میانگین نیازی به حجم نمونه بزرگ نخواهید داشت. از سوی دیگر، اگر انحراف معیار زیاد باشد، مقادیر در جامعه پراکنده‌تر هستند، بنابراین برای به دست آوردن یک تخمین خوب از میانگین، به حجم نمونه بزرگ‌تری نیاز خواهید داشت.

به طور کلی، هرچه انحراف معیار بزرگتر باشد، برای دستیابی به یک سطح دقت معین به اندازه نمونه بزرگتر نیاز خواهید داشت. این به این دلیل است که انحراف معیار بزرگتر نشان می دهد که جامعه متغیرتر است، بنابراین برای تخمین دقیق میانگین جامعه به نمونه بزرگتری نیاز خواهید داشت.

فرمول تعیین حداقل اندازه نمونه

فرمول تعیین حداقل حجم نمونه لازم برای یک جامعه معین به شرح زیر است:

S = \ frac {\ frac {z ^ 2 \ بار p \ چپ (1-p \ راست)} {e ^ 2}} {1+ \ چپ (\ frac {z ^ 2 \ بار p \ چپ (1- p \ right)} {e ^ 2N} \ right)}

جایی که:

  • S = حداقل حجم نمونه با توجه به ورودی های خود باید بررسی کنید.
  • N = اندازه کل جمعیت این اندازه بخش یا جمعیتی است که می خواهید ارزیابی کنید.
  • e = حاشیه خطا وقتی از یک جامعه نمونه برداری می کنید، یک حاشیه خطا وجود خواهد داشت.
  • z = چقدر می توانید مطمئن باشید که جامعه پاسخی را در محدوده خاصی انتخاب می کند. درصد اطمینان به z-score ترجمه می شود، تعداد انحرافات استاندارد یک نسبت معین از میانگین فاصله دارد.
  • p = انحراف معیار (در این حالت 0.5٪).

Douglas Karr

Douglas Karr CMO از است OpenINSIGHTS و بنیانگذار Martech Zone. داگلاس به ده‌ها استارت‌آپ موفق MarTech کمک کرده است، به بررسی دقیق بیش از 5 میلیارد دلار در خرید و سرمایه‌گذاری Martech کمک کرده است، و همچنان به شرکت‌ها در پیاده‌سازی و خودکارسازی استراتژی‌های فروش و بازاریابی کمک می‌کند. داگلاس یک متخصص و سخنران تحول دیجیتال و MarTech است. داگلاس همچنین نویسنده کتاب راهنمای Dummie و کتاب رهبری تجاری است.

مقالات مرتبط

بازگشت به دکمه بالا
نزدیک

Adblock شناسایی شد

Martech Zone می تواند این محتوا را بدون هیچ هزینه ای در اختیار شما قرار دهد زیرا ما از طریق درآمد تبلیغاتی، پیوندهای وابسته و حمایت های مالی از سایت خود کسب درآمد می کنیم. اگر در حین مشاهده سایت ما، مسدود کننده تبلیغات خود را حذف کنید، خوشحال خواهیم شد.