Аналитика жана тестирлөөCRM жана маалымат платформаларыMartech Zone колдонмо

Колдонмо: Сурамжылоонун минималдуу үлгүлөрүнүн калькулятору

Сурамжылоонун минималдуу үлгү өлчөмүн эсептегич

Сурамжылоонун минималдуу үлгү өлчөмүн эсептегич

Бардык орнотууларыңызды толтуруңуз. Сиз форманы тапшырганыңызда, сиздин минималдуу үлгү өлчөмү көрсөтүлөт.

%
Сиздин маалыматтарыңыз жана электрондук почта дарегиңиз сакталган эмес.
Башынан баштаңыз

Сурамжылоону иштеп чыгуу жана сиздин бизнес чечимдериңизди негиздей турган туура жоопту камсыз кылуу бир топ тажрыйбаны талап кылат. Биринчиден, сиз суроолоруңуз жоопту бурмалап койбой тургандай кылып берилишине кепилдик беришиңиз керек. Экинчиден, статистикалык жактан жарактуу натыйжа алуу үчүн жетиштүү адамдарды сурамжылоодон өткөрүшүңүз керек.

Ар бир адамдан суроонун кереги жок, бул көп эмгекти талап кылат жана бир топ кымбат болот. Рыноктук изилдөө компаниялары керектүү алуучулардын минималдуу санына жетүү менен ишенимдин жогорку деңгээлине жана катанын аз маржасына жетүү үчүн иштешет. Бул сиздин катары белгилүү үлгү көлөмү. Сен тандап алуу деңгээлин камсыз кылган натыйжага жетүү үчүн жалпы калктын белгилүү бир пайызы ишенич натыйжаларын тастыктоо үчүн. Жалпы кабыл алынган формуланы колдонуп, жарактуу экендигин аныктай аласыз үлгү көлөмү ал жалпы калкты чагылдырат.

Эгер сиз муну RSS же электрондук почта аркылуу окуп жатсаңыз, куралды колдонуу үчүн сайтка чыкылдатыңыз:

Сурамжылоонун үлгү көлөмүн эсептеп чыгыңыз

Тандоо кантип иштейт?

Тандоо - бүтүндөй популяциянын өзгөчөлүктөрү жөнүндө тыянак чыгаруу үчүн чоңураак популяциядан индивиддердин бир бөлүгүн тандоо процесси. Ал көп учурда маалыматтарды чогултуу жана популяция жөнүндө болжолдоолорду жасоо үчүн изилдөө иштеринде жана сурамжылоолордо колдонулат.

Үлгү алуунун бир нече ар кандай ыкмаларын колдонсо болот, анын ичинде:

  1. Жөнөкөй кокустук тандоо: Бул тизмеден аттарды кокустан тандоо же кокус сандар генераторун колдонуу сыяктуу кокустук ыкманы колдонуу менен популяциядан үлгүнү тандоону камтыйт. Бул калктын ар бир мүчөсү үлгү үчүн тандалып алуу үчүн бирдей мүмкүнчүлүккө ээ болушун камсыз кылат.
  2. Стратификацияланган үлгүлөрдү алуу белгилүү бир өзгөчөлүктөрдүн негизинде популяцияны подгруппаларга (катмарларга) бөлүүнү жана андан кийин ар бир катмардан кокус тандап алууну камтыйт. Бул тандалып алынган популяциянын ар кандай подгруппаларынын өкүлү экендигине кепилдик берет.
  3. Кластердик тандоо: Бул популяцияны кичине топторго (кластерлерге) бөлүүнү жана андан кийин кластерлердин кокустук үлгүсүн тандоону камтыйт. Тандалган кластерлердин бардык мүчөлөрү үлгүгө киргизилген.
  4. Системалык тандоо: Бул тандоо үчүн калктын ар бир n-мүчөсүн тандоону камтыйт, мында n тандоо аралыгы. Мисалы, тандап алуу аралыгы 10 болсо жана калктын саны 100 болсо, ар бир 10-мүчөлө тандап алуу үчүн тандалып алынат.

Популяциянын өзгөчөлүктөрүнө жана изилденип жаткан изилдөө маселесине жараша тандап алуунун ылайыктуу ыкмасын тандоо маанилүү.

Ишеним деңгээли Ката маржасына каршы

Тандалган сурамжылоодо, ишеним деңгээли Сиздин үлгүңүз калктын санын так көрсөтөт деген ишенимиңизди өлчөйт. Ал пайыз катары көрсөтүлөт жана сиздин үлгүңүздүн өлчөмү жана популяцияңыздагы өзгөрмөлүүлүк деңгээли менен аныкталат. Мисалы, 95% ишеним деңгээли, эгер сиз сурамжылоону бир нече жолу өткөрсөңүз, натыйжалар 95% так болот дегенди билдирет.

The ката маржа, экинчи жагынан, сиздин сурамжылоонун натыйжалары калктын чыныгы маанисинен канчалык айырмаланышы мүмкүн экендигинин көрсөткүчү. Ал, адатта, пайыз катары көрсөтүлөт жана үлгүңүздүн өлчөмү жана популяцияңыздагы өзгөрмөлүүлүк деңгээли менен аныкталат. Мисалы, сурамжылоонун ката маржасы плюс же минус 3% деп коёлу. Мындай учурда, эгер сиз сурамжылоону бир нече жолу өткөрө турган болсоңуз, анда калктын чыныгы мааниси ишеним интервалына (тандалган орточо плюс же минус ката маржа менен аныкталган) убакыттын 95% түшөт.

Ошентип, кыскача айтканда, ишеним деңгээли сиздин үлгүңүз калкты так чагылдырарына канчалык ишене турганыңыздын көрсөткүчү. Ошол эле учурда, ката маржасы сиздин сурамжылоонун натыйжалары калктын чыныгы маанисинен канчалык айырмаланышы мүмкүн экенин өлчөйт.

Стандарттык четтөө эмне үчүн маанилүү?

Стандарттык четтөө маалымат жыйындысынын дисперсиясын же жайылышын өлчөйт. Бул маалымат топтомундагы жеке маанилер маалымат топтомунун орточо маанисинен канчалык айырмаланарын айтып берет. Сурамжылоо үчүн минималдуу тандоо өлчөмүн эсептөөдө стандарттык четтөө абдан маанилүү, анткени ал үлгүңүздө канчалык тактык керек экенин аныктоого жардам берет.

Эгерде стандарттык четтөө кичинекей болсо, популяциядагы маанилер орточо мааниге салыштырмалуу жакын, андыктан орточо маанини жакшы баалоо үчүн чоң тандоо өлчөмүнүн кереги жок. Башка жагынан алганда, эгерде стандарттык четтөө чоң болсо, популяциядагы маанилер көбүрөөк чачыранды, андыктан орточо маанини жакшы баалоо үчүн сизге чоңураак үлгү өлчөмү керек болот.

Жалпысынан алганда, стандарттык четтөө канчалык чоң болсо, берилген тактык деңгээлине жетүү үчүн үлгү өлчөмү ошончолук чоң болот. Мунун себеби, чоңураак стандарттык четтөө калктын көбүрөөк өзгөрмөлүү экенин көрсөтүп турат, андыктан калктын орточо маанисин так баалоо үчүн чоңураак үлгү керек болот.

Үлгүнүн минималдуу өлчөмүн аныктоонун формуласы

Берилген популяция үчүн зарыл болгон минималдуу үлгү көлөмүн аныктоо формуласы төмөнкүдөй:

S = \ frac {\ frac {z ^ 2 \ жолу p \ солго (1-p \ оң)} {e ^ 2}} {1+ \ солго (\ frac {z ^ 2 \ жолу p \ солго (1- p \ right)} {e ^ 2N} \ right)}

мында:

  • S = Кириштериңизди эске алуу менен тандоонун минималдуу өлчөмү.
  • N = Калктын жалпы саны. Бул сиз баалоону каалаган сегменттин же калктын көлөмү.
  • e = Маржа ката. Популяцияны тандап алганыңызда, катанын чеги болот.
  • z = Калк белгилүү бир диапазондо жоопту тандап аларына канчалык ишене аласыз. Ишенимдүүлүк пайызы z-упайга которулат, берилген пропорциянын стандарттык четтөөлөрүнүн саны ортодон алыс.
  • p = Стандарттык четтөө (бул учурда 0.5%).

Douglas Karr

Douglas Karr CMO болуп саналат OpenINSIGHTS жана негиздөөчүсү Martech Zone. Дуглас ондогон ийгиликтүү MarTech стартаптарына жардам берди, Martech сатып алууларына жана инвестицияларына 5 миллиард доллардан ашык каражатты текшерүүгө жардам берди жана компанияларга сатуу жана маркетинг стратегияларын ишке ашырууда жана автоматташтырууда жардам берүүнү улантууда. Дуглас эл аралык деңгээлде таанылган санариптик трансформация жана MarTech эксперти жана спикери. Дуглас ошондой эле Dummie's guide жана бизнес лидерлик китебинин басылып чыккан автору.

Тектеш макалалар

Артка жогорку баскычы
жакын

Adblock аныкталды

Martech Zone Бул мазмунду сизге эч кандай акы төлөбөй бере алат, анткени биз сайтыбызды жарнамадан түшкөн киреше, өнөктөштүк шилтемелер жана демөөрчүлүк аркылуу акча табабыз. Биздин сайтты көрүп жатканыңызда жарнама блокаторуңузду алып салсаңыз, биз ыраазыбыз.