Талдау және тестілеуCRM және деректер платформаларыMartech Zone Apps

Қолданба: Сауалнаманың ең аз үлгі өлшемі калькуляторы

Сауалнама үлгісінің минималды өлшемі калькуляторы

Сауалнама үлгісінің минималды өлшемі калькуляторы

Барлық параметрлерді толтырыңыз. Пішінді жіберген кезде ең аз үлгі өлшемі көрсетіледі.

%
Деректеріңіз бен электрондық пошта мекенжайыңыз сақталмайды.
Басынан бастаңыз

Сауалнама әзірлеу және сіздің бизнес шешімдеріңізді негіздей алатын дұрыс жауап алуды қамтамасыз ету біршама тәжірибені қажет етеді. Біріншіден, сіз өзіңіздің сұрақтарыңыз жауапқа теріс әсер етпейтін етіп қойылғанына көз жеткізуіңіз керек. Екіншіден, статистикалық дәлелді нәтиже алу үшін жеткілікті адамдардан сауалнама алуды қамтамасыз ету керек.

Әр адамнан сұраудың қажеті жоқ, бұл көп еңбекті қажет етеді және өте қымбат болады. Нарықты зерттеу компаниялары қажетті алушылардың ең аз санына жету кезінде сенімділіктің жоғары деңгейіне және төмен қателік маржасына қол жеткізу үшін жұмыс істейді. Бұл сіздің үлгі өлшемі. Сен сынамаларды алу деңгейін қамтамасыз ететін нәтижеге жету үшін жалпы халықтың белгілі бір пайызы сенім нәтижелерді тексеру үшін. Кеңінен қабылданған формуланы қолдана отырып, сіз дұрыстығын анықтай аласыз үлгі өлшемі бұл тұтастай халықты бейнелейтін болады.

Егер сіз мұны RSS немесе электрондық пошта арқылы оқып жатсаңыз, құралды пайдалану үшін сайтқа нұқыңыз:

Сіздің сауалнаманың үлгі мөлшерін есептеңіз

Іріктеу қалай жұмыс істейді?

Іріктеу - бүкіл популяцияның сипаттамалары туралы қорытынды жасау үшін үлкенірек популяциядан даралардың ішкі жиынын таңдау процесі. Ол деректерді жинау және популяция туралы болжамдар жасау үшін жиі зерттеулер мен сауалнамаларда қолданылады.

Сынама алудың бірнеше түрлі әдістерін қолдануға болады, соның ішінде:

  1. Қарапайым кездейсоқ іріктеу: Бұл тізімнен атауларды кездейсоқ таңдау немесе кездейсоқ сандар генераторын пайдалану сияқты кездейсоқ әдісті пайдаланып, жиынтықтан үлгіні таңдауды қамтиды. Бұл популяцияның әрбір мүшесінің іріктеу үшін таңдалу мүмкіндігінің тең болуын қамтамасыз етеді.
  2. Стратификацияланған іріктеу белгілі бір белгілер бойынша популяцияны кіші топтарға (страттарға) бөлуді, содан кейін әрбір қабаттан кездейсоқ таңдауды таңдауды қамтиды. Бұл таңдаманың бас жиынтықтағы әртүрлі кіші топтардың өкілі екеніне кепілдік береді.
  3. Кластерлік іріктеу: Бұл популяцияны кішірек топтарға (кластерлерге) бөлуді, содан кейін кластерлердің кездейсоқ таңдауын таңдауды қамтиды. Таңдалған кластерлердің барлық мүшелері үлгіге енгізілген.
  4. Жүйелі іріктеу: Бұл таңдама үшін жиынтықтың әрбір n-ші мүшесін таңдауды қамтиды, мұндағы n - іріктеу аралығы. Мысалы, іріктеу аралығы 10 және жиынтық өлшемі 100 болса, үлгі үшін әрбір 10-шы мүше таңдалады.

Популяцияның ерекшеліктеріне және зерттелетін зерттеу мәселесіне негізделген таңдаудың сәйкес әдісін таңдау маңызды.

Сенім деңгейі мен қателік маржа

Таңдамалы сауалнамада сенімділік деңгейі сіздің үлгіңіздің жалпы санын дәл көрсететініне сеніміңізді өлшейді. Ол пайызбен көрсетіледі және сіздің таңдауыңыздың өлшемімен және популяцияңыздағы өзгергіштік деңгейімен анықталады. Мысалы, 95% сенімділік деңгейі сауалнаманы бірнеше рет өткізетін болсаңыз, нәтижелер уақыттың 95% дәл болатынын білдіреді.

The қателік шегі, екінші жағынан, сауалнама нәтижелерінің нақты популяция мәнінен қаншалықты өзгеруі мүмкін екенін көрсететін өлшем. Ол әдетте пайызбен көрсетіледі және таңдаманың өлшемімен және популяциядағы өзгергіштік деңгейімен анықталады. Мысалы, сауалнаманың қателік шегі плюс немесе минус 3% болсын делік. Бұл жағдайда, егер сіз сауалнаманы бірнеше рет өткізетін болсаңыз, шынайы жиынтық мәні уақыттың 95% сенімділік интервалына (іріктеменің орташа плюс немесе минус қателік маржасымен анықталған) түседі.

Қорытындылай келе, сенімділік деңгейі сіздің таңдауыңыздың жалпы санын дәл көрсететініне қаншалықты сенімді екендігіңіздің өлшемі болып табылады. Сонымен қатар қателік шегі сауалнама нәтижелерінің нақты жиынтық мәннен қаншалықты өзгеретінін өлшейді.

Стандартты ауытқу неліктен маңызды?

Стандартты ауытқу деректер жиынының дисперсиясын немесе таралуын өлшейді. Ол деректер жиынындағы жеке мәндер деректер жиынының орташа мәнінен қаншалықты өзгеретінін көрсетеді. Сауалнама үшін ең аз іріктеу өлшемін есептеу кезінде стандартты ауытқу маңызды болып табылады, себебі ол іріктеуде қаншалықты дәлдік қажет екенін анықтауға көмектеседі.

Егер стандартты ауытқу аз болса, жиынтықтағы мәндер орташа мәнге салыстырмалы түрде жақын, сондықтан орташа мәнді жақсы бағалау үшін іріктеменің үлкен өлшемі қажет болмайды. Екінші жағынан, стандартты ауытқу үлкен болса, жиынтықтағы мәндер дисперсті болады, сондықтан орташа мәнді жақсы бағалау үшін іріктеудің үлкен өлшемі қажет болады.

Жалпы алғанда, стандартты ауытқу неғұрлым үлкен болса, дәлдіктің берілген деңгейіне жету үшін үлгі өлшемі соғұрлым үлкен болады. Себебі үлкенірек стандартты ауытқу популяцияның айнымалы екенін көрсетеді, сондықтан жиынтық орташа мәнді дәл бағалау үшін үлкенірек іріктеу қажет болады.

Үлгінің минималды мөлшерін анықтауға арналған формула

Берілген жиынтық үшін қажетті іріктеудің ең аз мөлшерін анықтау формуласы келесідей:

S = \ frac {\ frac {z ^ 2 \ есе p \ солға (1-p \ оңға)} {e ^ 2}} {1+ \ солға (\ frac {z ^ 2 \ рет p \ солға (1- p \ right)} {e ^ 2N} \ right)}

Қайда:

  • S = Сіздің кірістеріңізді ескере отырып таңдаудың минималды мөлшері.
  • N = Популяцияның жалпы саны. Бұл сіз бағалағыңыз келетін сегменттің немесе популяцияның өлшемі.
  • e = Қате шегі. Популяцияны таңдаған кезде қателік шегі болады.
  • z = Популяция белгілі бір ауқымдағы жауапты таңдайтынына қаншалықты сенімді бола аласыз. Сенімділік пайызы z-баллына аударылады, берілген пропорцияның стандартты ауытқулар саны орташа мәннен алыс.
  • p = Стандартты ауытқу (бұл жағдайда 0.5%).

Douglas Karr

Douglas Karr CMO болып табылады OpenINSIGHTS және негізін қалаушы Martech Zone. Дуглас ондаған табысты MarTech стартаптарына көмектесті, Martech сатып алулары мен инвестицияларына 5 миллиард доллардан астам қаражатты мұқият тексеруге көмектесті және компанияларға сату және маркетинг стратегияларын енгізу және автоматтандыруға көмектесуді жалғастыруда. Дуглас – халықаралық деңгейде танылған цифрлық трансформация және MarTech сарапшысы және спикері. Дуглас сонымен қатар Dummie's guide және бизнес көшбасшылығы кітабының жарияланған авторы.

Қатысты Мақалалар

Басына оралу
жақын

Adblock анықталды

Martech Zone Сізге бұл мазмұнды ақысыз ұсына алады, өйткені біз сайтымызды жарнамадан түсетін табыс, серіктестік сілтемелері және демеушілік арқылы монетизациялаймыз. Сайтымызды көрген кезде жарнама блокаторын алып тастасаңыз, біз ризамыз.