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調查最小樣本量計算器

調查最小樣本量計算器

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開展一項調查並確保您有一個有效的答复,您可以以此作為您的業務決策的基礎,這需要相當多的專業知識。 首先,您必須確保您的問題是以一種不會使回答產生偏見的方式提出的。 其次,你必須確保你調查了足夠多的人以獲得統計上有效的結果。

你不需要問每個人,這將是勞動密集型的,而且相當昂貴。 市場研究公司努力獲得高水平的信心和低誤差率,同時達到必要的最低接受者數量。 這被稱為你的 樣本量。 你是 採樣 一定比例的總人口達到提供一定水平的結果 相信自己, 驗證結果。 利用廣泛接受的公式,您可以確定有效的 樣本量 這將代表整個人口。

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計算您的調查樣本量

採樣如何工作?

抽樣是從較大的總體中選擇個體子集的過程,以便對整個總體的特徵進行推斷。 它通常用於研究和民意調查以收集數據並對人口做出預測。

可以使用幾種不同的採樣方法,包括:

  1. 簡單隨機抽樣: 這涉及使用隨機方法從總體中選擇樣本,例如從列表中隨機選擇名稱或使用隨機數生成器。 這確保了總體中的每個成員都有平等的機會被選為樣本。
  2. 分層抽樣 涉及根據某些特徵將人口分成子組(層),然後從每個層中選擇隨機樣本。 這可確保樣本代表總體中的不同子組。
  3. 整群抽樣: 這涉及將人口分成較小的組(集群),然後選擇集群的隨機樣本。 所選集群的所有成員都包含在樣本中。
  4. 系統抽樣: 這涉及選擇總體中的每第 n 個成員作為樣本,其中 n 是抽樣間隔。 例如,如果抽樣間隔為 10,總體規模為 100,則每 10 個成員將被選為樣本。

根據人群的特點和所研究的研究問題選擇合適的抽樣方法很重要。

置信水平與誤差幅度

在抽樣調查中, 信心水平 衡量您對樣本準確代表總體的信心。 它以百分比表示,由樣本大小和總體變異水平決定。 例如,95% 的置信度意味著如果您多次進行調查,結果在 95% 的情況下都是準確的。

誤差範圍另一方面,它衡量的是您的調查結果與真實人口值之間的差異程度。 它通常以百分比表示,由樣本大小和總體變異水平決定。 例如,假設一項調查的誤差幅度為正負 3%。 在這種情況下,如果您要多次進行調查,真實總體值將有 95% 的時間落在置信區間內(由樣本均值加上或減去誤差範圍定義)。

因此,總而言之,置信度衡量的是您對樣本準確代表總體的信心程度。 同時,誤差範圍衡量的是您的調查結果可能與實際人口值有多大差異。

為什麼標準偏差很重要?

標準差衡量一組數據的分散或散佈。 它告訴您數據集中的單個值與數據集的平均值有多少差異。 在計算調查的最小樣本量時,標準偏差是必不可少的,因為它可以幫助您確定樣本中需要多少精度。

如果標準偏差很小,則總體中的值相對接近均值,因此您不需要大樣本量就可以很好地估計均值。 另一方面,如果標準偏差很大,則總體中的值會更加分散,因此您需要更大的樣本量才能很好地估計均值。

一般來說,標準偏差越大,達到給定精度水平所需的樣本量就越大。 這是因為較大的標準偏差表明總體的可變性較大,因此您需要較大的樣本才能準確估計總體的均值。

確定最小樣本量的公式

確定給定總體所需的最小樣本量的公式如下:

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}}

哪裡:

  • S =您應該根據輸入數據進行調查的最小樣本量。
  • N = 總人口規模。 這是您要評估的細分市場或人口的規模。
  • e = 誤差範圍。 當您對總體進行抽樣時,會有誤差幅度。
  • z = 您對人們會在特定範圍內選擇答案的信心有多大。 置信度百分比轉化為 z 分數,即給定比例偏離平均值的標準差數。
  • p =標準偏差(在這種情況下為0.5%)。

Douglas Karr

Douglas Karr 是 CMO 的 開放洞察 和創始人 Martech Zone。 道格拉斯幫助了數十家成功的 MarTech 新創公司,協助進行了超過 5 億美元的 MarTech 收購和投資盡職調查,並繼續協助公司實施和自動化其銷售和行銷策略。 道格拉斯是國際公認的數位轉型和 MarTech 專家和演講者。 道格拉斯也是一本傻瓜指南和一本商業領導書的出版作者。

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