Jak określić właściwą wielkość próbki? Przykładowy kalkulator QuestionPro pomaga!

Czy wiesz, ile osób musi wziąć udział w Twojej ankiecie lub badaniu rynku, aby uzyskać reprezentatywny wynik? Skorzystaj z naszego kalkulatora próbek, aby szybko i łatwo obliczyć idealną wielkość próbki. Jeśli wolisz samodzielnie określić wielkość swojej próbki, pokażemy Ci wzór obliczania próbki i to, co musisz wziąć pod uwagę. Dowiesz się również, jakie są rodzaje próbek i czym właściwie jest próbka.

Co to jest próbka?

Definicja terminu Próbka

Próba jest definiowana jako część większej populacji, którą badacze rynku wybierają i zestawiają przy użyciu predefiniowanego procesu selekcji. Ten wybór jest również nazywany punktami próbkowania, jednostkami próby lub jednostkami obserwacji. Z reguły badanie całej populacji podczas przeprowadzania ankiety lub badania rynku jest prawie niemożliwe lub bardzo kosztowne i czasochłonne. Dlatego z populacji dobierana jest próba, z której można wyciągnąć wnioski dotyczące całej populacji. Obliczenie wielkości próbki nie jest trywialne, ale w dalszej części tego wpisu na blogu omówimy wzór obliczania próbki. Zapewniamy również kalkulator pobierania próbek.

Próbka jest wybraną częścią populacji i można ją dokładnie obliczyć za pomocą kalkulatora próbek.

Przykład użycia próbki

Firma z branży telefonii komórkowej chciałaby przeprowadzić badanie rynku dotyczące najpopularniejszych i najczęściej używanych funkcji smartfonów wśród studentów w Niemczech. Obecnie w Niemczech jest około 2,9 miliona studentów i oczywiście nie wszyscy z nich mogą zostać przesłuchani. W ten sposób firma wybiera reprezentatywną wielkość spośród wszystkich uczniów, czyli próbę, aby z tej próby móc wyciągnąć wnioski na temat populacji. Aby móc wyciągnąć z próby wnioski na temat populacji, próba musi mieć określoną reprezentatywną wielkość.

W jakiej wielkości jest reprezentatywna próbka?

Nie ma ogólnej odpowiedzi na pytanie, kiedy próbka osiągnęła reprezentatywną wielkość. Kilka czynników odgrywa tutaj rolę.

• Wielkość populacji:
  Populacja wskazuje, ile osób spełnia wymagania demograficzne dla Twojego badania rynku. Populacja wszystkich studentów w Niemczech wynosi 2.9 miliona.
• Poziom ufności (poziom ufności):
  Poziom ufności wskazuje, na ile możesz być pewien, że Twoje dane są wiarygodne. Jest wyrażany w procentach i dopasowywany do przedziału ufności. Na przykład, jeśli twój poziom pewności wynosi Na przykład, jeśli Twój wynik wynosi 90%, Twoje wyniki są najprawdopodobniej w 90% poprawne.
• Margines błędu (przedział ufności):
  Jeśli chodzi o ankiety, nie da się być w 100% dokładnym. Przedziały ufności wskazują, jak bardzo dane mogą odbiegać od średniej populacji. Przedział błędu opisuje, jak blisko można racjonalnie oczekiwać, że wynik ankiety będzie zbliżony do rzeczywistej wartości populacji.
• Odchylenie standardowe: Odchylenie standardowe jest miarą rozłożenia zestawu danych od jego średniej. Mierzy bezwzględną zmienność rozkładu. Im wyższy rozrzut lub zmienność, tym większe odchylenie standardowe i większa wielkość odchylenia.

Obliczanie wielkości próby

Najłatwiejszym sposobem obliczenia idealnej wielkości próbki jest skorzystanie z tak zwanego kalkulatora próbek, który zawiera już wzór na obliczenie wielkości próbki. Po wprowadzeniu pożądanego przedziału ufności, wielkości populacji i marginesu błędu obliczana jest idealna wielkość próby do badania.

poziom zaufania

Wraz z poziomem ufności staje się określa prawdopodobieństwo, z jakim populacja jest odzwierciedlona przez obliczoną próbę, czyli reprezentowana. Im wyższy procent zastosowany dla poziomu ufności w kalkulatorze próby, tym bardziej wiarygodnie wyniki w próbie reprezentują populację. Jednak wymagana wielkość próby wzrasta wraz z wysokością przedziału ufności.

margines błędu

Margines błędu wskazuje, jakich prawdopodobnych odchyleń należy się spodziewać od wyników próby do populacji. Decydując się na mniejszy margines błędu, uzyskasz dokładniejszy wynik. Należy jednak spodziewać się większej liczebności próby.

Wielkość populacji (wielkość populacji)

Wielkość populacji to populacja osób, które mają zostać zbadane. Może to być na przykład ludność w Niemczech lub ludność niemieckojęzyczna w Niemczech lub określona grupa klientów lub osoby 60+. Jeśli nie ma dokładnych danych o liczbie lub nie można jej określić, w tym miejscu wpisywana jest wartość szacunkowa.

Zanim wielkość próby zostanie określona za pomocą kalkulatora próby, należy dokładnie zapoznać się z podstawami badania. Próbki, które są zbyt małe, mogą prowadzić do niedokładnych wyników, które nie dodają wartości lub dają wyniki, które nie są statystycznie istotne. Próbki, które są zbyt duże, są bardzo kosztowne, a duża próbka nie oferuje żadnej rzeczywistej wartości dodanej.

Umierać znaczenie statystycznez informuje o tym, jak duże jest ryzyko, że wyniki badania w wylosowanej próbie powstały przypadkowo. Ogólnie rzecz biorąc, większy rozmiar próby oznacza wyższą istotność statystyczną.

Poniżej, dla kompletności, chcielibyśmy bardziej szczegółowo przejść do formuły obliczania liczebności próby i zilustrować ją przykładem.

Wzór i przykład obliczania liczebności próby

Twój poziom ufności odpowiada wskaźnikowi Z. Jest to stała wartość potrzebna do tego równania. Oto wyniki Z dla najczęstszych poziomów ufności:

• 90% - Z-Score = 1,645
• 95% - Z-score = 1,96
• 99% - Z-score = 2,576

Teraz, aby obliczyć wielkość próbki, potrzebujesz następującego wzoru:

Wymagana wielkość próbki = (z-score)2 * StdDev*(1-StdDev) / (margines błędu)2

Pozostańmy za przykładem firmy telefonii komórkowej, która chce określić najpopularniejsze i najczęściej używane funkcje smartfona wśród studentów w Niemczech.

• Populacja wszystkich studentów w Niemczech wynosi 2.900.000 XNUMX XNUMX
• Poziom ufności powinien wynosić 95%
• Margines błędu (przedział ufności) może wynosić 3%
• W związku z tym firma telefonii komórkowej musi przynajmniej 1067
• Na przykład przy wyższym marginesie błędu (przedział ufności) wynoszącym 5% firma musi tylko: 385 Przeprowadź wywiady z uczniami, aby wyciągnąć wnioski na temat populacji.
• Jeśli jednak firma chce mieć jak najmniejsze odchylenie standardowe i stosuje 99% poziom ufności i 1% margines błędu przy obliczaniu wielkości próby, to firma musi 16483 pytać uczniów.

Użyj kalkulatora próbki, aby obliczyć wielkość próbki

Praca z formułą do obliczenia wielkości próbki jest dla Ciebie zbyt skomplikowana? Naprawdę jest! A jeśli nie chcesz zapamiętywać wzoru, ponieważ nie obliczasz regularnie wielkości próbki, po prostu użyj przykładowego kalkulatora QuestionPro. Formuła obliczania wielkości próbki jest już zawarta w prostym kalkulatorze próbki QuestionPro, więc wystarczy dostosować poziom ufności i przedział ufności i wprowadzić populację. Dzięki przykładowemu kalkulatorowi QuestionPro możesz szybko i skutecznie określić wielkość próbki do następnej ankiety lub badania rynku i zaoszczędzić dużo czasu i obliczeń.

 KALKULATOR PRÓBEK

Istnieje wiele różnych metod tworzenia próbki. W przypadku prawie wszystkich metod próbkowania wielkość próbki można obliczyć bez większego wysiłku za pomocą kalkulatora próbek

Rodzaje próbek: Metody pobierania próbek

Istnieją dwa podstawowe typy próbkowania badań rynkowych: próbkowanie probabilistyczne i próbkowanie nieprawdopodobne. Przyjrzyjmy się bliżej tym dwóm metodom próbkowania.

• próbka prawdopodobieństwa
  Próba prawdopodobieństwa to metoda próbkowania, w której badacze rynku ustalają określone kryteria i losowo wybierają uczestników populacji na podstawie tych zdefiniowanych kryteriów. Przy tych parametrach selekcji wszyscy uczestnicy mają takie samo prawdopodobieństwo, że będą częścią próby.
• Próbka bez prawdopodobieństwa
  W przypadku doboru próby bez prawdopodobieństwa badacze rynku wybierają próbę losowo. Ta metoda doboru próby nie jest ustalonym lub z góry określonym procesem selekcji.

Rodzaje próbek prawdopodobieństwa

Próbkowanie prawdopodobieństwa to technika próbkowania, która pozwala naukowcom wybrać próbki z większej populacji przy użyciu metody opartej na teorii prawdopodobieństwa. W tej metodzie pobierania próbek każdy członek populacji jest brany pod uwagę, a próbki są tworzone na podstawie określonego procesu.

Na przykład w populacji 1000 członków każdy członek ma 1/1000 szans na uwzględnienie w próbce. Próbkowanie prawdopodobieństwa eliminuje stronniczość populacji i daje wszystkim członkom równe szanse na włączenie do próby.

Istnieją cztery rodzaje próbkowania prawdopodobieństwa:

• Prosta próbka losowa

  Jedną z najlepszych metod próbkowania prawdopodobieństwa, która pozwala zaoszczędzić czas i zasoby, jest proste próbkowanie losowe. Jest to niezawodna metoda pozyskiwania informacji, która losowo wybiera każdego członka populacji. Każda osoba ma takie samo prawdopodobieństwo, że zostanie wybrana jako część próbki.

• próbka klastra

  Próbkowanie skupień dzieli całą populację na sekcje lub klastry, które reprezentują populację. Z tych klastrów uwzględniono uczestników próby zidentyfikowanych na podstawie parametrów demograficznych, takich jak wiek, płeć, lokalizacja itp. Na przykład, jeśli rząd Stanów Zjednoczonych chce policzyć imigrantów mieszkających w Ameryce kontynentalnej, może podzielić ich na klastry stanowe, takie jak Kalifornia, Teksas, Floryda, Massachusetts, Kolorado, Hawaje i tak dalej.

• Systematyczne pobieranie próbek

  Dzięki systematycznej selekcji próby badacze rynku wybierają członków próby populacji w regularnych odstępach czasu. Ta metoda wymaga wybrania punktu początkowego dla próbki i wielkości próbki, które można powtarzać w regularnych odstępach czasu. Ten rodzaj procedury pobierania próbek ma z góry określony zakres i dlatego jest najmniej czasochłonną metodą.
  Na przykład badacze rynku zamierzają systematycznie pobierać próbkę 500 osób z populacji liczącej 5000 osób. W tym celu poszczególne elementy populacji są ponumerowane od 1-5000 i co 10 osoba jest wybierana jako część próby (populacja/wielkość próby = 5000/500 = 10).

• Losowa próbka warstwowa

  Losowe losowanie warstwowe to metoda, w której badacze rynku dzielą populację na mniejsze grupy, które nie nakładają się na siebie, ale reprezentują całą populację.
  Na przykład badacze rynku, którzy chcą analizować cechy osób o różnych rocznych dochodach, tworzą warstwy (grupy) zgodnie z rocznym dochodem rodziny. Np. mniej niż 20.000 21.000 euro, 30.000 31.000 do 40.000 41.000 euro, 50.000 XNUMX do XNUMX XNUMX euro, XNUMX XNUMX do XNUMX XNUMX euro itd.

Rodzaje próbek bez prawdopodobieństwa

W większości przypadków wynik ankiety przeprowadzonej na próbie bez prawdopodobieństwa da stronnicze wyniki, które mogą nie odzwierciedlać pożądanej populacji docelowej. Zdarzają się jednak sytuacje, m.in. B. na wczesnych etapach badań lub ze względu na ograniczenia kosztowe prowadzenia badań, gdzie dobór próby bez prawdopodobieństwa jest znacznie bardziej przydatny niż pozostałe typy.

Poniższe cztery rodzaje próbkowania bez prawdopodobieństwa lepiej wyjaśniają cel tej metody próbkowania.

• losowa próbka

  Metoda ta opiera się na łatwym dostępie do obiektów testowych, m.in. B. przeprowadzanie wywiadów z klientami w centrum handlowym lub przechodniami na ruchliwej ulicy. Jest to zwykle określane jako próbkowanie wygodne, ponieważ badaczowi łatwo jest stworzyć taką próbkę i wejść w interakcję z badanymi. Badacze rynku prawie nie mają możliwości doboru pozycji do próby, a doboru dokonuje się wyłącznie na podstawie bliskości, a nie reprezentatywności.

• Pobieranie próbek na podstawie osądu lub ukierunkowane

  Próbkowanie oparte na osądzie lub ukierunkowane jest uznaniowe. Badacze rynku biorą pod uwagę jedynie cel badania i zainteresowanie grupy docelowej. Kryteriami doboru są wtedy np. „Czy jesteś zainteresowany kontynuowaniem studiów magisterskich w…?”, a osoby, które odpowiedzą „Nie”, są wykluczone z próby. Dzięki ankietom internetowym taką próbkę można bardzo łatwo stworzyć za pomocą tzw. pytań przesiewowych, w których wszystkie osoby są najpierw pytane, czy spełniają określone kryteria, takie jak: Czy jesteś studentem?; prowadzić samochód; Czy masz mieszkanie itp. Jeśli odpowiedź na pytanie przesiewowe jest pozytywna, respondenci zostaną dodani do próby.

• Pobieranie próbek śnieżki

  Próbkowanie kuli śnieżnej to metoda próbkowania stosowana przez badaczy rynku, gdy trudno jest zidentyfikować osoby docelowe do doboru próby. Na przykład niezwykle trudno jest przeprowadzić wywiady z osobami bezdomnymi lub nielegalnymi imigrantami. Próbkowanie kuli śnieżnej jako metoda próbkowania jest zatem stosowane w sytuacjach, w których temat badania jest bardzo wrażliwy i nie lubi być otwarcie dyskutowany. W takich przypadkach próbkowanie kuli śnieżnej można wykorzystać do zidentyfikowania kilku osób, które są dostępne dla takich ankiet, a mianowicie pytając najpierw znajomych i znajomych, czy mają dostęp do osób z określonej grupy osób, które z kolei z kolei do innych osób w Grupa docelowa ma dostęp.

• Próbka limitu

  W przypadku próbkowania kwotowego ta metoda próbkowania wybiera członków w oparciu o wcześniej ustalony standard. Ponieważ w tym przypadku próbka jest tworzona na podstawie pewnych cech, utworzona próbka ma takie same właściwości jak populacja. Jest to bardzo szybka i łatwa metoda pobierania próbek.

Prezentacja online na żywo 1:1:
Określ wielkość próbki za pomocą kalkulatora próbki QuestionPro i rozpocznij badanie panelowe w kilka sekund

Dzięki przykładowemu kalkulatorowi QuestionPro możesz szybko i łatwo obliczyć wielkość próbki do badania rynku lub ankiety. Ponadto oferujemy Ci panel online z ponad 22 milionami uczestników na całym świecie do realizacji Twojego badania lub ankiety, który z pewnością zawiera obliczoną przez Ciebie próbę. Pokażemy Ci, jak łatwo przeprowadzić badanie panelowe za pomocą QuestionPro przy użyciu obliczonej próbki.

Umów się na indywidualne spotkanie

Wypróbuj oprogramowanie do badania rynku i zarządzania doświadczeniem przez 10 dni bezpłatnie!

Masz pytania dotyczące zawartości tego bloga? Po prostu skontaktuj się z nami za pomocą formularza kontaktowego. Nie możemy się doczekać rozmowy z Tobą! Przetestuj również QuestionPro 10 dni bezpłatnie i bez ryzyka w spokoju i głębi!

UDOSTĘPNIJ TEN ARTYKUŁ

SŁOWA KLUCZOWE TEGO POSTU NA BLOGU

kalkulator pobierania próbek | wielkość próbki  | obliczać | Obliczenie | próba