Analytics og testingCRM og dataplattformerMartech Zone Apps

App: Kalkulator for undersøkelse av minimum prøvestørrelse

Kalkulator for minimum prøvestørrelse

Kalkulator for minimum prøvestørrelse

Fyll inn alle innstillingene dine. Når du sender inn skjemaet, vil minimumsprøvestørrelsen din vises.

%
Dine data og e-postadresse lagres ikke.
Begynne på nytt

Å utvikle en spørreundersøkelse og sikre at du har et gyldig svar som du kan basere dine forretningsbeslutninger på, krever ganske mye ekspertise. Først må du sørge for at spørsmålene dine blir stilt på en måte som ikke forstyrrer svaret. For det andre må du sørge for at du undersøker nok personer til å få et statistisk gyldig resultat.

Du trenger ikke spørre hver person, dette vil være arbeidskrevende og ganske dyrt. Markedsundersøkelsesselskaper jobber for å oppnå et høyt nivå av tillit, og en lav feilmargin samtidig som de når minimumsmengden av mottakere som er nødvendig. Dette er kjent som din prøve størrelse. Du er prøvetaking en viss prosentandel av den totale befolkningen for å oppnå et resultat som gir et nivå på selvtillit for å validere resultatene. Ved å bruke en allment akseptert formel kan du bestemme en gyldig prøve størrelse som vil representere befolkningen som helhet.

Hvis du leser dette via RSS eller e-post, klikk deg videre til nettstedet for å bruke verktøyet:

Beregn prøvenes størrelse på undersøkelsen

Hvordan fungerer prøvetaking?

Prøvetaking er en prosess for å velge en undergruppe av individer fra en større populasjon for å trekke slutninger om egenskapene til hele populasjonen. Det brukes ofte i forskningsstudier og meningsmålinger for å samle data og lage spådommer om en befolkning.

Flere ulike metoder for prøvetaking kan brukes, inkludert:

  1. Enkelt tilfeldig utvalg: Dette innebærer å velge et utvalg fra populasjonen ved hjelp av en tilfeldig metode, for eksempel å tilfeldig velge navn fra en liste eller bruke en tilfeldig tallgenerator. Dette sikrer at alle medlemmer av populasjonen har lik sjanse til å bli valgt ut i utvalget.
  2. Stratifisert prøvetaking innebærer å dele populasjonen inn i undergrupper (strata) basert på bestemte egenskaper og deretter velge et tilfeldig utvalg fra hvert stratum. Dette sikrer at utvalget er representativt for de ulike undergruppene i populasjonen.
  3. Klyngeprøvetaking: Dette innebærer å dele populasjonen inn i mindre grupper (klynger) og deretter velge et tilfeldig utvalg av klyngene. Alle medlemmer av de valgte klyngene er inkludert i utvalget.
  4. Systematisk prøvetaking: Dette innebærer å velge ut hvert n. medlem av populasjonen for utvalget, der n er utvalgsintervallet. For eksempel, hvis prøvetakingsintervallet er 10 og populasjonsstørrelsen er 100, vil hvert 10. medlem bli valgt for utvalget.

Det er viktig å velge riktig prøvetakingsmetode basert på egenskapene til populasjonen og forskningsspørsmålet som studeres.

Konfidensnivå versus feilmargin

I en utvalgsundersøkelse har selvtillitsnivå måler din tillit til at utvalget ditt representerer populasjonen nøyaktig. Det uttrykkes som en prosentandel og bestemmes av størrelsen på utvalget og nivået av variasjon i populasjonen. For eksempel betyr et konfidensnivå på 95 % at hvis du skulle gjennomføre undersøkelsen flere ganger, ville resultatene være nøyaktige 95 % av gangene.

De feilmargin, på den annen side, er et mål på hvor mye undersøkelsesresultatene dine kan variere fra den sanne populasjonsverdien. Det uttrykkes vanligvis som en prosentandel og bestemmes av størrelsen på utvalget og nivået av variasjon i populasjonen. Anta for eksempel at feilmarginen for en undersøkelse er pluss eller minus 3 %. I så fall, hvis du skulle gjennomføre undersøkelsen flere ganger, ville den sanne populasjonsverdien falle innenfor konfidensintervallet (definert av utvalgets gjennomsnitt pluss eller minus feilmarginen) 95 % av tiden.

Så, oppsummert, er konfidensnivået et mål på hvor sikker du er på at utvalget ditt representerer populasjonen nøyaktig. Samtidig måler feilmarginen hvor mye undersøkelsesresultatene dine kan avvike fra den faktiske populasjonsverdien.

Hvorfor er standardavviket viktig?

Standardavviket måler spredningen eller spredningen av et sett med data. Den forteller deg hvor mye de individuelle verdiene i et datasett varierer fra gjennomsnittet av datasettet. Når du beregner minimumsutvalgsstørrelsen for en undersøkelse, er standardavviket viktig fordi det hjelper deg med å bestemme hvor mye presisjon du trenger i utvalget ditt.

Hvis standardavviket er lite, er verdiene i populasjonen relativt nær gjennomsnittet, så du trenger ikke en stor prøvestørrelse for å få et godt estimat på gjennomsnittet. På den annen side, hvis standardavviket er stort, er verdiene i populasjonen mer spredt, så du vil trenge en større utvalgsstørrelse for å få et godt estimat på gjennomsnittet.

Generelt, jo større standardavviket er, desto større prøvestørrelse trenger du for å oppnå et gitt presisjonsnivå. Dette er fordi et større standardavvik indikerer at populasjonen er mer variabel, så du trenger et større utvalg for å estimere populasjonens gjennomsnitt nøyaktig.

Formelen for å bestemme den minste prøvestørrelsen

Formelen for å bestemme minimumsprøvestørrelsen som er nødvendig for en gitt populasjon er som følger:

S = \ frac {\ frac {z ^ 2 \ times p \ left (1-p \ right)} {e ^ 2}} {1+ \ left (\ frac {z ^ 2 \ times p \ left (1- p \ right)} {e ^ 2N} \ right)}

Hvor:

  • S = Minimum prøvestørrelse du bør undersøke gitt dine innspill.
  • N = Total befolkningsstørrelse. Dette er størrelsen på segmentet eller populasjonen du ønsker å evaluere.
  • e = Feilmargin. Når du prøver en populasjon, vil det være en feilmargin.
  • z = Hvor sikker du kan være på at befolkningen vil velge et svar innenfor et spesifikt område. Konfidensprosenten oversetter til z-score, antallet standardavvik en gitt andel er borte fra gjennomsnittet.
  • p = Standardavvik (i dette tilfellet 0.5%).

Douglas Karr

Douglas Karr er CMO for Åpne INSIGHTS og grunnleggeren av Martech Zone. Douglas har hjulpet dusinvis av vellykkede MarTech-startups, har bistått med due diligence på over 5 milliarder dollar i Martech-oppkjøp og -investeringer, og fortsetter å hjelpe selskaper med å implementere og automatisere salgs- og markedsføringsstrategier. Douglas er en internasjonalt anerkjent digital transformasjons- og MarTech-ekspert og foredragsholder. Douglas er også en publisert forfatter av en Dummies guide og en bok om lederskap for bedrifter.

Relaterte artikler

Tilbake til toppen-knappen
Lukke

Annonseblokkering oppdaget

Martech Zone er i stand til å gi deg dette innholdet uten kostnad fordi vi tjener penger på nettstedet vårt gjennom annonseinntekter, tilknyttede lenker og sponsing. Vi vil sette pris på om du vil fjerne annonseblokkeringen når du ser på nettstedet vårt.