एनालिटिक्स र परीक्षणCRM र डाटा प्लेटफर्महरूMartech Zone Apps

क्यालकुलेटर: तपाईंको सर्वेक्षणको न्यूनतम नमूना आकार गणना गर्नुहोस्

सर्वेक्षण न्यूनतम नमूना आकार क्याल्कुलेटर

सर्वेक्षण न्यूनतम नमूना आकार क्याल्कुलेटर

आफ्नो सबै सेटिङहरू भर्नुहोस्। जब तपाइँ फारम पेश गर्नुहुन्छ, तपाइँको न्यूनतम नमूना आकार प्रदर्शित हुनेछ।

%
तपाईंको डाटा र इमेल ठेगाना भण्डार गरिएको छैन।
शुरू

एक सर्वेक्षणको विकास गर्न र तपाइँसँग एक मान्य प्रतिक्रिया छ भनेर सुनिश्चित गर्न जसमा तपाइँ तपाइँको व्यवसायिक निर्णयहरु लाई आधार बनाउन सक्नुहुन्छ धेरै विशेषज्ञता को आवश्यकता छ। पहिले, तपाईंले यो सुनिश्चित गर्नुपर्दछ कि तपाइँका प्रश्नहरू प्रतिक्रियालाई पूर्वाग्रह नगर्ने तरिकामा सोधिएको छ। दोस्रो, तपाईंले तथ्याङ्कीय रूपमा मान्य नतिजा प्राप्त गर्नका लागि पर्याप्त मानिसहरूको सर्वेक्षण गर्नुहुन्छ भनी सुनिश्चित गर्नुपर्छ।

तपाईंले प्रत्येक व्यक्तिलाई सोध्नु आवश्यक छैन, यो श्रम-गहन र धेरै महँगो हुनेछ। बजार अनुसन्धान कम्पनीहरूले उच्च स्तरको विश्वास प्राप्त गर्न काम गर्छन्, र आवश्यक प्राप्तकर्ताहरूको न्यूनतम मात्रामा पुग्दा त्रुटिको कम मार्जिन। यो तपाइँको रूपमा चिनिन्छ नमूना आकार। तपाईं हुनुहुन्छ नमूना समग्र जनसंख्याको एक निश्चित प्रतिशत एक परिणाम प्राप्त गर्न को लागी एक स्तर प्रदान गर्दछ निर्धक्क परिणाम मान्य गर्न। व्यापक रूपमा स्वीकार्य सूत्रको उपयोग गरेर, तपाइँ एक मान्य निर्धारण गर्न सक्नुहुन्छ नमूना आकार यसले सम्पूर्ण जनसंख्यालाई प्रतिनिधित्व गर्दछ।

यदि तपाइँ यो RSS वा इमेल मार्फत पढ्दै हुनुहुन्छ भने, उपकरण प्रयोग गर्न साइटमा क्लिक गर्नुहोस्:

तपाईंको सर्वेक्षण नमूना आकार गणना गर्नुहोस्

नमूना कसरी काम गर्छ?

नमूना भनेको सम्पूर्ण जनसंख्याको विशेषताहरू बारे निष्कर्ष निकाल्नको लागि ठूलो जनसंख्याबाट व्यक्तिहरूको उपसमूह चयन गर्ने प्रक्रिया हो। यो प्रायः अनुसन्धान अध्ययन र सर्वेक्षणहरूमा डेटा सङ्कलन गर्न र जनसंख्याको बारेमा भविष्यवाणी गर्न प्रयोग गरिन्छ।

नमूनाका विभिन्न विधिहरू प्रयोग गर्न सकिन्छ, जसमा:

  1. सरल अनियमित नमूना: यसमा अनियमित विधि प्रयोग गरेर जनसंख्याबाट नमूना चयन गर्ने समावेश छ, जस्तै अनियमित रूपमा सूचीबाट नामहरू चयन गर्ने वा अनियमित संख्या जनरेटर प्रयोग गर्ने। यसले सुनिश्चित गर्दछ कि जनसंख्याको प्रत्येक सदस्यलाई नमूनाको लागि छनोट हुने समान मौका छ।
  2. स्तरीकृत नमूना निश्चित विशेषताहरूको आधारमा जनसंख्यालाई उपसमूह (स्तर) मा विभाजन गर्ने र त्यसपछि प्रत्येक स्तरबाट अनियमित नमूना चयन गर्ने समावेश गर्दछ। यसले यो सुनिश्चित गर्दछ कि नमूना जनसंख्या भित्रका विभिन्न उपसमूहहरूको प्रतिनिधि हो।
  3. क्लस्टर नमूना: यसमा जनसंख्यालाई साना समूहहरू (क्लस्टरहरू) मा विभाजन गर्ने र त्यसपछि क्लस्टरहरूको अनियमित नमूना चयन गर्ने समावेश छ। चयन गरिएका क्लस्टरका सबै सदस्यहरू नमूनामा समावेश छन्।
  4. व्यवस्थित नमूना: यसले नमूनाको लागि जनसंख्याको प्रत्येक nth सदस्य चयन गर्न समावेश गर्दछ, जहाँ n नमूना अन्तराल हो। उदाहरणका लागि, यदि नमूना अन्तराल 10 छ र जनसंख्या आकार 100 छ भने, प्रत्येक 10 औं सदस्य नमूनाको लागि चयन गरिनेछ।

जनसंख्याको विशेषताहरू र अध्ययन भइरहेको अनुसन्धान प्रश्नको आधारमा उपयुक्त नमूना विधि छनौट गर्न महत्त्वपूर्ण छ।

विश्वास स्तर बनाम त्रुटि मार्जिन

नमूना सर्वेक्षणमा, द आत्मविश्वास स्तर तपाईंको नमूनाले सही रूपमा जनसंख्याको प्रतिनिधित्व गर्छ भनी तपाईंको आत्मविश्वासलाई मापन गर्दछ। यो प्रतिशतको रूपमा व्यक्त गरिन्छ र तपाईंको नमूनाको आकार र तपाईंको जनसंख्यामा परिवर्तनशीलताको स्तरद्वारा निर्धारण गरिन्छ। उदाहरण को लागी, 95% को एक आत्मविश्वास स्तर को अर्थ हो कि यदि तपाइँ सर्वेक्षण धेरै पटक सञ्चालन गर्न को लागी, परिणामहरु को समय को 95% सही हुनेछ।

यो त्रुटि मार्जिनअर्कोतर्फ, तपाईको सर्वेक्षणको नतिजा साँचो जनसंख्याको मूल्यबाट कति भिन्न हुन सक्छ भन्ने मापन हो। यो सामान्यतया प्रतिशतको रूपमा व्यक्त गरिन्छ र तपाईंको नमूनाको आकार र तपाईंको जनसंख्यामा परिवर्तनशीलताको स्तरद्वारा निर्धारण गरिन्छ। उदाहरणका लागि, मान्नुहोस् कि सर्वेक्षणको त्रुटि मार्जिन प्लस वा माइनस 3% छ। त्यस अवस्थामा, यदि तपाईंले सर्वेक्षण धेरै पटक सञ्चालन गर्नु भएको थियो भने, वास्तविक जनसंख्या मूल्य विश्वास अन्तराल भित्र पर्नेछ (नमूना मतलब प्लस वा माइनस त्रुटि मार्जिन द्वारा परिभाषित) समयको 95%।

त्यसोभए, सारांशमा, विश्वासको स्तर भनेको तपाईको नमूनाले जनसंख्यालाई सही रूपमा प्रतिनिधित्व गर्दछ भन्ने कुरामा तपाई कत्तिको विश्वस्त हुनुहुन्छ भन्ने मापन हो। एकै समयमा, त्रुटि मार्जिनले तपाईंको सर्वेक्षण परिणामहरू वास्तविक जनसंख्या मूल्यबाट कति भिन्न हुन सक्छ भनेर मापन गर्दछ।

मानक विचलन किन महत्त्वपूर्ण छ?

मानक विचलनले डेटाको सेटको फैलावट वा फैलावट मापन गर्दछ। यसले तपाइँलाई बताउँछ कि डेटासेटमा व्यक्तिगत मानहरू डेटासेटको औसतबाट कति भिन्न हुन्छन्। सर्वेक्षणको लागि न्यूनतम नमूना आकार गणना गर्दा, मानक विचलन आवश्यक छ किनभने यसले तपाइँलाई तपाइँको नमूनामा कति सटीकता चाहिन्छ भनेर निर्धारण गर्न मद्दत गर्दछ।

यदि मानक विचलन सानो छ भने, जनसंख्यामा मानहरू तुलनात्मक रूपमा औसतको नजिक छन्, त्यसैले तपाईंलाई औसतको राम्रो अनुमान प्राप्त गर्न ठूलो नमूना आकारको आवश्यकता पर्दैन। अर्कोतर्फ, यदि मानक विचलन ठूलो छ भने, जनसंख्यामा मानहरू अधिक छरिएका छन्, त्यसैले तपाईंलाई औसतको राम्रो अनुमान प्राप्त गर्न ठूलो नमूना आकार चाहिन्छ।

सामान्यतया, मानक विचलन जति ठुलो हुन्छ, नमूनाको आकार जति ठूलो हुन्छ तपाईंले दिएको परिशुद्धता प्राप्त गर्न आवश्यक हुन्छ। यो किनभने ठूलो मानक विचलनले जनसङ्ख्या बढी परिवर्तनशील छ भनी सङ्केत गर्छ, त्यसैले तपाईंलाई जनसंख्याको औसत अनुमान गर्न ठूलो नमूना चाहिन्छ।

न्यूनतम नमूना साइज निर्धारणको लागि सूत्र

दिइएको जनसंख्याको लागि आवश्यक न्यूनतम नमूना आकार निर्धारण गर्न सूत्र निम्नानुसार छ:

S = \ frac {\ frac {z ^ 2 \ पटक p \ बायाँ (१-p \ दायाँ)} {e ^ २}} {१+ \ बायाँ (\ frac {z ^ २ \ पटक p \ बायाँ (१- p \ सही)} {e ^ 1N} \ सही)}

जहाँ:

  • S = न्यूनतम नमूना आकार तपाईले आगत सर्वेक्षण दिनु पर्छ।
  • N = कुल जनसंख्या आकार। यो तपाईंले मूल्याङ्कन गर्न चाहेको खण्ड वा जनसंख्याको आकार हो।
  • e = त्रुटिको मार्जिन। जब तपाइँ जनसंख्याको नमूना लिनुहुन्छ, त्यहाँ त्रुटिको मार्जिन हुनेछ।
  • z = तपाई कति विश्वस्त हुन सक्नुहुन्छ कि जनसंख्याले एक विशिष्ट दायरा भित्र उत्तर चयन गर्नेछ। विश्वास प्रतिशतले z-स्कोरमा अनुवाद गर्दछ, दिइएको अनुपातमा मानक विचलनहरूको संख्या औसतबाट टाढा छ।
  • p = मानक विचलन (यस अवस्थामा ०.%%)।

Douglas Karr

Douglas Karr को संस्थापक हो Martech Zone र डिजिटल रूपान्तरण मा एक मान्यता प्राप्त विशेषज्ञ। डगलसले धेरै सफल MarTech स्टार्टअपहरू सुरु गर्न मद्दत गरेको छ, मार्टेक अधिग्रहण र लगानीमा $ 5 बिलियन भन्दा बढीको लगनशीलतामा सहयोग गरेको छ, र आफ्नै प्लेटफर्म र सेवाहरू सुरू गर्न जारी राखेको छ। उहाँ सह-संस्थापक हुनुहुन्छ Highbridge, एक डिजिटल रूपान्तरण परामर्श फर्म। डगलस डम्मीको गाईड र व्यापार नेतृत्व पुस्तकका प्रकाशित लेखक पनि हुन्।

सम्बन्धित लेख

तिम्रो के बिचार छ?

यो साइट स्प्याम कम गर्न Akismet को उपयोग गर्दछ। जान्नुहोस् कि तपाईंको डेटा कसरी संसाधित छ.