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計算機:調査の最小サンプルサイズを計算します

アンケートの最小サンプル サイズ計算ツール

アンケートの最小サンプル サイズ計算ツール

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アンケートを作成し、ビジネス上の意思決定の基礎となる有効な回答を得られるようにするには、かなりの専門知識が必要です。 まず、回答にバイアスがかからないように質問をする必要があります。 第二に、統計的に有効な結果を得るために十分な人数を調査する必要があります。

すべての人に尋ねる必要はありません。これには労力と費用がかかります。 市場調査会社は、必要最小限の受信者数に到達しながら、高いレベルの信頼性と低い誤差範囲を達成するために取り組んでいます。 これはあなたの サンプルサイズ。 あなたは サンプリング のレベルを提供する結果を達成するために、全人口の一定の割合 信頼 結果を検証します。 広く受け入れられている式を利用して、有効な式を決定できます サンプルサイズ それは全体として人口を表すでしょう。

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調査のサンプルサイズを計算する

サンプリングはどのように機能しますか?

サンプリングとは、集団全体の特徴を推測するために、より大きな集団から個人のサブセットを選択するプロセスです。 データを収集し、母集団に関する予測を行うために、調査研究や世論調査でよく使用されます。

次のようないくつかの異なるサンプリング方法を使用できます。

  1. 単純なランダム サンプリング: これには、リストからランダムに名前を選択したり、乱数ジェネレーターを使用したりするなど、ランダムな方法を使用して母集団からサンプルを選択することが含まれます。 これにより、母集団のすべてのメンバーがサンプルに選択される可能性が等しくなります。
  2. 層化抽出法 特定の特性に基づいて母集団をサブグループ (層) に分割し、各層から無作為にサンプルを選択する必要があります。 これにより、サンプルが母集団内のさまざまなサブグループを代表するようになります。
  3. 集落抽出: これには、母集団を小さなグループ (クラスター) に分割し、クラスターのランダム サンプルを選択することが含まれます。 選択したクラスターのすべてのメンバーがサンプルに含まれます。
  4. 系統的サンプリング: これには、サンプルの母集団の n 番目ごとのメンバーを選択することが含まれます。ここで、n はサンプリング間隔です。 たとえば、サンプリング間隔が 10 で母集団サイズが 100 の場合、10 番目のメンバーごとにサンプルが選択されます。

母集団の特性と研究対象の研究課題に基づいて、適切なサンプリング方法を選択することが重要です。

信頼水準と誤差範囲

サンプル調査では、 信頼度 サンプルが母集団を正確に表しているという信頼度を測定します。 これはパーセンテージで表され、サンプルのサイズと母集団の変動レベルによって決まります。 たとえば、95% の信頼水準は、調査を複数回実施した場合に、結果が 95% の確率で正確であることを意味します。

世界 誤差範囲一方、 は、調査結果が実際の人口値とどの程度異なるかを示す尺度です。 これは通常、パーセンテージで表され、サンプルのサイズと母集団の変動レベルによって決まります。 たとえば、調査の誤差範囲がプラスまたはマイナス 3% であるとします。 その場合、調査を複数回実施すると、真の母集団の値は 95% の確率で信頼区間 (サンプル平均から誤差範囲を差し引いた値で定義) 内に収まります。

つまり、要約すると、信頼水準は、サンプルが母集団を正確に表しているという確信の尺度です。 同時に、誤差幅は、調査結果が実際の母集団の値とどの程度異なる可能性があるかを測定します。

標準偏差が重要な理由

標準偏差は、一連のデータの分散または広がりを測定します。 データセット内の個々の値がデータセットの平均からどれだけ離れているかがわかります。 調査の最小サンプル サイズを計算する場合、サンプルに必要な精度を判断するのに役立つため、標準偏差は不可欠です。

標準偏差が小さい場合、母集団の値は比較的平均値に近いため、平均値を適切に推定するために大きなサンプル サイズは必要ありません。 一方、標準偏差が大きい場合、母集団の値はより分散しているため、平均を適切に推定するには、より大きなサンプル サイズが必要になります。

一般に、標準偏差が大きいほど、特定のレベルの精度を達成するために必要なサンプル サイズが大きくなります。 これは、標準偏差が大きいほど、母集団の変動が大きいことを示しているため、母集団の平均を正確に推定するには、より大きなサンプルが必要になるためです。

最小サンプルサイズを決定するための式

特定の母集団に必要な最小サンプル サイズを決定する式は次のとおりです。

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)}

どこ:

  • S =入力を考慮して調査する必要がある最小サンプルサイズ。
  • N = 総人口サイズ。 これは、評価するセグメントまたは母集団のサイズです。
  • e = 誤差の範囲。 母集団をサンプリングすると、誤差の範囲が生じます。
  • z = 母集団が特定の範囲内で回答を選択するという自信の程度。 信頼度は z スコアに変換されます。これは、特定の割合が平均から離れている標準偏差の数です。
  • p =標準偏差(この場合は0.5%)。

Douglas Karr

Douglas Karr の創設者です Martech Zone デジタルトランスフォーメーションの専門家として認められています。 Douglas は、いくつかの成功した MarTech スタートアップの立ち上げを支援し、Martech の買収と投資で 5 億ドル以上のデューデリジェンスを支援し、独自のプラットフォームとサービスを立ち上げ続けています。 彼は共同創設者です Highbridge、デジタル トランスフォーメーション コンサルティング会社。 Douglas は、Dummie's Guide およびビジネス リーダーシップの書籍の著者でもあります。

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