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。
如果您通過RSS或電子郵件閱讀此內容，請單擊該站點以使用該工具：
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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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：
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％）。
