분석 및 테스트CRM 및 데이터 플랫폼Martech Zone 앱

앱: 설문조사 최소 표본 크기 계산기

설문조사 최소 샘플 크기 계산기

설문조사 최소 샘플 크기 계산기

모든 설정을 입력합니다. 양식을 제출하면 최소 샘플 크기가 표시됩니다.

%
귀하의 데이터와 이메일 주소는 저장되지 않습니다.
시작

설문조사를 개발하고 비즈니스 결정의 기반이 될 수 있는 유효한 응답을 확보하려면 상당한 전문 지식이 필요합니다. 첫째, 귀하의 질문이 응답에 편향되지 않는 방식으로 질문되었는지 확인해야 합니다. 둘째, 통계적으로 유효한 결과를 얻기 위해 충분한 사람들을 조사했는지 확인해야 합니다.

모든 사람에게 물어볼 필요는 없습니다. 이것은 노동 집약적이고 비용이 많이 듭니다. 시장 조사 회사는 필요한 최소한의 수신자 수에 도달하면서 높은 수준의 신뢰와 낮은 오류 마진을 달성하기 위해 노력합니다. 이것은 당신의 것으로 알려져 있습니다 표본의 크기. 너는 샘플링 전체 인구의 일정 비율을 제공하는 결과를 얻기 위해 자신 결과를 확인합니다. 널리 사용되는 공식을 사용하여 유효한 표본의 크기 그것은 전체 인구를 나타낼 것입니다.

RSS 또는 이메일을 통해이 내용을 읽는 경우 다음 사이트를 클릭하여 도구를 사용하십시오.

설문 조사 샘플 크기 계산

샘플링은 어떻게 작동합니까?

샘플링은 전체 모집단의 특성에 대해 추론하기 위해 더 큰 모집단에서 개인의 하위 집합을 선택하는 프로세스입니다. 데이터를 수집하고 인구에 대한 예측을 하기 위해 연구 조사 및 여론 조사에서 자주 사용됩니다.

다음과 같은 여러 가지 샘플링 방법을 사용할 수 있습니다.

  1. 단순 무작위 샘플링: 여기에는 목록에서 이름을 무작위로 선택하거나 난수 생성기를 사용하는 것과 같은 무작위 방법을 사용하여 모집단에서 샘플을 선택하는 것이 포함됩니다. 이렇게 하면 모집단의 모든 구성원이 표본으로 선택될 동등한 기회를 갖게 됩니다.
  2. 계층화 샘플링 모집단을 특정 특성에 따라 하위 그룹(계층)으로 나눈 다음 각 계층에서 무작위 표본을 선택하는 것입니다. 이렇게 하면 샘플이 모집단 내의 여러 하위 그룹을 대표할 수 있습니다.
  3. 클러스터 샘플링: 여기에는 모집단을 더 작은 그룹(클러스터)으로 나눈 다음 클러스터의 무작위 샘플을 선택하는 작업이 포함됩니다. 선택한 클러스터의 모든 구성원이 샘플에 포함됩니다.
  4. 체계적인 샘플링: 여기에는 샘플 모집단의 모든 n번째 구성원을 선택하는 작업이 포함됩니다. 여기서 n은 샘플링 간격입니다. 예를 들어, 샘플링 간격이 10이고 모집단 크기가 100이면 10번째 구성원마다 샘플로 선택됩니다.

모집단의 특성과 연구하는 연구 질문에 따라 적절한 표본 추출 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

신뢰 수준 대 오차 한계

샘플 설문조사에서는 신뢰 수준 표본이 모집단을 정확하게 나타낸다는 확신을 측정합니다. 백분율로 표시되며 표본의 크기와 모집단의 변동 수준에 따라 결정됩니다. 예를 들어, 95%의 신뢰 수준은 설문 조사를 여러 번 수행하는 경우 결과가 95% 정확하다는 것을 의미합니다.

최대 XNUMXW 출력을 제공하는 오차 마진반면에 는 설문조사 결과가 실제 모집단 값과 얼마나 다를 수 있는지를 측정한 것입니다. 일반적으로 백분율로 표시되며 표본의 크기와 모집단의 변동 수준에 따라 결정됩니다. 예를 들어 설문조사의 오차 범위가 ±3%라고 가정합니다. 이 경우 설문조사를 여러 번 수행하는 경우 실제 모집단 값은 신뢰 구간(표본 ​​평균에 오차 한계를 더하거나 뺀 값으로 정의됨)의 95%에 속하게 됩니다.

따라서 요약하면 신뢰 수준은 표본이 모집단을 정확하게 대표한다고 확신하는 정도를 측정한 것입니다. 동시에 오차 한계는 설문조사 결과가 실제 모집단 값과 얼마나 다를 수 있는지 측정합니다.

표준 편차가 중요한 이유는 무엇입니까?

표준 편차는 데이터 세트의 분산 또는 산포를 측정합니다. 데이터 세트의 개별 값이 데이터 세트의 평균과 얼마나 다른지 알려줍니다. 설문조사의 최소 샘플 크기를 계산할 때 표준 편차는 샘플에 필요한 정밀도를 결정하는 데 도움이 되므로 필수적입니다.

표준 편차가 작으면 모집단의 값이 상대적으로 평균에 가깝기 때문에 좋은 평균 추정치를 얻기 위해 큰 표본 크기가 필요하지 않습니다. 반면에 표준 편차가 크면 모집단의 값이 더 분산되어 있으므로 평균을 잘 추정하려면 더 큰 표본 크기가 필요합니다.

일반적으로 표준 편차가 클수록 주어진 정밀도 수준을 달성하는 데 필요한 샘플 크기가 커집니다. 이는 표준 편차가 클수록 모집단이 더 가변적임을 나타내므로 모집단의 평균을 정확하게 추정하려면 더 큰 표본이 ​​필요하기 때문입니다.

최소 샘플 크기 결정 공식

주어진 모집단에 필요한 최소 표본 크기를 결정하는 공식은 다음과 같습니다.

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)}

어디에:

  • S = 귀하의 입력에 대해 조사해야하는 최소 샘플 크기.
  • N = 전체 인구 규모. 평가하려는 세그먼트 또는 모집단의 크기입니다.
  • e = 오차 범위. 모집단을 샘플링할 때 오차 범위가 있습니다.
  • z = 모집단이 특정 범위 내에서 답변을 선택할 것이라고 얼마나 확신할 수 있습니까? 신뢰 백분율은 주어진 비율이 평균에서 벗어난 표준 편차의 수인 z 점수로 변환됩니다.
  • p = 표준 편차 (이 경우 0.5 %).

Douglas Karr

Douglas Karr 의 CMO입니다. 오픈인사이트 그리고 설립자 Martech Zone. Douglas는 수십 개의 성공적인 MarTech 스타트업을 도왔고, Martech 인수 및 투자에서 5억 달러가 넘는 실사를 도왔으며, 기업이 판매 및 마케팅 전략을 구현하고 자동화하도록 지속적으로 지원하고 있습니다. Douglas는 국제적으로 인정받는 디지털 혁신이자 MarTech 전문가이자 연설가입니다. Douglas는 Dummie's Guide와 비즈니스 리더십 서적을 집필한 작가이기도 합니다.

관련 기사

맨 위로 가기 버튼
닫기

애드블록 감지됨

Martech Zone 은(는) 광고 수익, 제휴 링크 및 후원을 통해 사이트에서 수익을 창출하기 때문에 이 콘텐츠를 무료로 제공할 수 있습니다. 사이트를 볼 때 광고 차단기를 제거해 주시면 감사하겠습니다.