Аналітыка і тэсціраваннеCRM і платформы дадзеныхMartech Zone прыкладання

Дадатак: калькулятар мінімальнага памеру выбаркі для апытання

Калькулятар мінімальнага памеру выбаркі для апытання

Калькулятар мінімальнага памеру выбаркі для апытання

Запоўніце ўсе свае налады. Калі вы адправіце форму, будзе паказаны мінімальны памер выбаркі.

%
Вашы дадзеныя і адрас электроннай пошты не захоўваюцца.
Пачаць усё

Распрацоўка апытання і забеспячэнне таго, каб у вас быў сапраўдны адказ, на аснове якога вы зможаце прымаць свае бізнес-рашэнні, патрабуе даволі шмат вопыту. Па-першае, вы павінны пераканацца, што вашы пытанні зададзены такім чынам, каб адказ не быў прадузята. Па-другое, вы павінны пераканацца, што вы апыталі дастатковую колькасць людзей, каб атрымаць статыстычна абгрунтаваны вынік.

Вам не трэба пытацца кожнага чалавека, гэта будзе працаёмка і даволі дорага. Кампаніі, якія займаюцца даследаваннем рынку, імкнуцца дасягнуць высокага ўзроўню ўпэўненасці і нізкай хібнасці пры дасягненні мінімальна неабходнай колькасці атрымальнікаў. Гэта вядома як ваш Памер узору. Ты адбор проб пэўны працэнт ад агульнай колькасці насельніцтва для дасягнення выніку, які забяспечвае ўзровень давер для праверкі вынікаў. Выкарыстоўваючы шырока прынятую формулу, вы можаце вызначыць сапраўдную Памер узору што будзе прадстаўляць насельніцтва ў цэлым.

Калі вы чытаеце гэта праз RSS ці электронную пошту, націсніце на сайт, каб скарыстацца інструментам:

Разлічыце памер выбаркі для апытання

Як працуе выбарка?

Выбарка - гэта працэс адбору падгрупы асобін з большай папуляцыі, каб зрабіць высновы аб характарыстыках усёй папуляцыі. Ён часта выкарыстоўваецца ў даследаваннях і апытаннях для збору даных і прагнозаў адносна насельніцтва.

Можна выкарыстоўваць некалькі розных метадаў адбору пробаў, у тым ліку:

  1. Простая выпадковая выбарка: Гэта прадугледжвае адбор выбаркі з сукупнасці з дапамогай выпадковага метаду, напрыклад, выпадковы выбар імёнаў са спісу або выкарыстанне генератара выпадковых лікаў. Гэта гарантуе, што кожны член папуляцыі мае роўныя шанцы трапіць у выбарку.
  2. Стратыфікаваная выбарка уключае ў сябе падзел насельніцтва на падгрупы (страты) на аснове пэўных характарыстык і наступны адбор выпадковай выбаркі з кожнай страты. Гэта гарантуе, што выбарка з'яўляецца рэпрэзентатыўнай для розных падгруп насельніцтва.
  3. Кластарная выбарка: Гэта ўключае ў сябе дзяленне насельніцтва на меншыя групы (кластары), а затым адбор выпадковай выбаркі з кластараў. Усе члены выбраных кластараў уключаны ў выбарку.
  4. Сістэматычная выбарка: Гэта прадугледжвае адбор кожнага n-га члена сукупнасці для выбаркі, дзе n - інтэрвал выбаркі. Напрыклад, калі інтэрвал выбаркі роўны 10, а памер сукупнасці роўны 100, кожны 10-ы член будзе адабраны для выбаркі.

Важна выбраць адпаведны метад выбаркі, зыходзячы з характарыстык насельніцтва і пытання даследавання, якое вывучаецца.

Узровень даверу ў параўнанні з маржай памылкі

У выбарачным апытанні ст узровень даверу вымярае вашу ўпэўненасць у тым, што ваша выбарка дакладна прадстаўляе сукупнасць. Ён выражаецца ў працэнтах і вызначаецца памерам вашай выбаркі і ўзроўнем зменлівасці ў вашай папуляцыі. Напрыклад, узровень даверу 95% азначае, што калі б вы праводзілі апытанне некалькі разоў, вынікі былі б дакладнымі ў 95% выпадкаў.

,en мяжа памылкі, з іншага боку, з'яўляецца мерай таго, наколькі вынікі апытання могуць адрознівацца ад сапраўднага значэння насельніцтва. Звычайна ён выражаецца ў працэнтах і вызначаецца памерам выбаркі і ўзроўнем зменлівасці ў вашай папуляцыі. Напрыклад, выкажам здагадку, што хібнасць апытання складае плюс-мінус 3%. У такім выпадку, калі б вы праводзілі апытанне некалькі разоў, сапраўднае значэнне генеральнай сукупнасці трапляла б у даверны інтэрвал (вызначаны сярэднім значэннем выбаркі плюс або мінус мяжа памылак) у 95% выпадкаў.

Такім чынам, падводзячы вынік, узровень даверу - гэта мера таго, наколькі вы ўпэўненыя ў тым, што ваша выбарка дакладна прадстаўляе сукупнасць. У той жа час хібнасць вымярае, наколькі вынікі апытання могуць адрознівацца ад фактычнага значэння насельніцтва.

Чаму стандартнае адхіленне важна?

Стандартнае адхіленне вымярае дысперсію або распаўсюджванне набору даных. Ён паказвае, наколькі асобныя значэнні ў наборы даных адрозніваюцца ад сярэдняга значэння ў наборы даных. Пры разліку мінімальнага памеру выбаркі для апытання стандартнае адхіленне мае важнае значэнне, таму што яно дапамагае вам вызначыць, наколькі патрэбная дакладнасць выбаркі.

Калі стандартнае адхіленне невялікае, значэнні ў сукупнасці адносна блізкія да сярэдняга, таму вам не спатрэбіцца вялікі памер выбаркі, каб атрымаць добрую ацэнку сярэдняга. З іншага боку, калі стандартнае адхіленне вялікае, значэнні ў сукупнасці больш разрозненыя, таму вам спатрэбіцца большы памер выбаркі, каб атрымаць добрую ацэнку сярэдняга.

Увогуле, чым больш стандартнае адхіленне, тым большы памер выбаркі вам спатрэбіцца для дасягнення зададзенага ўзроўню дакладнасці. Гэта тлумачыцца тым, што большае стандартнае адхіленне паказвае на тое, што папуляцыя больш зменлівая, таму для дакладнай ацэнкі сярэдняга значэнне папуляцыі вам спатрэбіцца большая выбарка.

Формула вызначэння мінімальнага памеру выбаркі

Формула для вызначэння мінімальнага памеру выбаркі, неабходнага для дадзенай сукупнасці, выглядае наступным чынам:

S = \ frac {\ frac {z ^ 2 \ раз p \ злева (1-p \ справа)} {e ^ 2}} {1+ \ злева (\ frac {z ^ 2 \ раз p \ злева (1- p \ справа)} {e ^ 2N} \ справа)}

дзе:

  • S = Мінімальны памер выбаркі, які вы павінны абследаваць з улікам вашых дадзеных.
  • N = Агульная колькасць насельніцтва. Гэта памер сегмента або насельніцтва, які вы хочаце ацаніць.
  • e = Памылка. Калі вы выбіраеце сукупнасць, будзе доля памылкі.
  • z = Наколькі вы можаце быць упэўнены, што насельніцтва абярэ адказ у пэўным дыяпазоне. Працэнт даверу ператвараецца ў z-паказчык, колькасць стандартных адхіленняў у дадзенай прапорцыі ад сярэдняга значэння.
  • p = Стандартнае адхіленне (у дадзеным выпадку 0.5%).

Douglas Karr

Douglas Karr з'яўляецца CMO кампаніі OpenINSIGHTS і заснавальнік ст Martech Zone. Дуглас дапамог дзясяткам паспяховых стартапаў MarTech, аказаў дапамогу ў належнай абачлівасці больш чым на 5 мільярдаў долараў у набыцці і інвестыцыях Martech і працягвае дапамагаць кампаніям у рэалізацыі і аўтаматызацыі іх продажаў і маркетынгавых стратэгій. Дуглас - міжнародна прызнаны эксперт і дакладчык па лічбавай трансфармацыі і MarTech. Дуглас таксама з'яўляецца апублікаваным аўтарам даведніка па манекенах і кнігі па бізнес-кіраўніцтву.

Артыкулы па Тэме

Вярнуцца да пачатку кнопкі
блізка

Выяўлена блакіроўка рэкламы

Martech Zone можа даць вам гэты кантэнт бясплатна, таму што мы манетызуем наш сайт за кошт даходаў ад рэкламы, партнёрскіх спасылак і спонсарства. Мы былі б удзячныя, калі б вы выдалілі блакіроўшчык рэкламы пры праглядзе нашага сайта.