Znanstvene raziskave se pogosto opirajo na raziskave, razdeljene na določen vzorec prebivalstva. Če želite, da vzorec natančno predstavlja stanje populacije, določite ustrezno število vzorcev. Za izračun potrebnega števila vzorcev morate določiti nekaj številk in jih vnesti v ustrezno formulo.
Korak
1. del od 4: Določanje ključnih številk
Korak 1. Spoznajte velikost populacije
Število prebivalcev je skupno število ljudi, ki izpolnjujejo demografska merila, ki jih uporabljate. Za velike študije lahko z ocenami nadomestite natančne vrednosti.
- Natančnost ima pomembnejši učinek, če je vaš fokus manjši. Na primer, če želite opraviti raziskavo med člani lokalne organizacije ali zaposlenimi v malih podjetjih, bi moralo biti število prebivalcev natančno, če je število ljudi manjše od dvanajst ljudi ali okoli njih.
- Velike raziskave omogočajo zmanjšanje števila prebivalstva. Na primer, če so vaše demografsko merilo vsi ljudje, ki živijo v Indoneziji, bi lahko uporabili oceno 270 milijonov prebivalcev, čeprav je dejanska številka lahko nekaj sto tisoč višja ali nižja.
Korak 2. Določite stopnjo napake
Meja napake ali "interval zaupanja" je znesek napake v izidu, ki ste ga pripravljeni prenašati.
- Meja napake je odstotek, ki prikazuje natančnost rezultatov, ki jih dobite iz vzorca, v primerjavi z dejanskimi rezultati celotne populacije študije.
- Manjša kot je napaka, natančnejši bo vaš odgovor. Vendar bo vzorec, ki ga potrebujete, večji.
-
Ko so prikazani rezultati ankete, je napaka običajno predstavljena kot odstotek plus ali minus. Primer: "35% državljanov se strinja z izbiro A, z mejo napake +/- 5%"
V tem primeru meja napake kaže, da če bi celotni populaciji postavili isto vprašanje, "verjamete", da bi se med 30% (35 - 5) in 40% (35 + 5) strinjalo z izbiro A
Korak 3. Določite stopnjo zaupanja
Koncept stopnje zaupanja je tesno povezan z intervalom zaupanja (meja napake). Ta številka označuje, koliko verjamete v to, kako dobro vzorec predstavlja populacijo na robu napake.
- Če izberete 95% stopnjo zaupanja, ste 95% prepričani, da so rezultati točni pod mejo napake.
- Višja stopnja zaupanja povzroči večjo natančnost, vendar potrebujete večje število vzorcev. Pogosto uporabljene ravni zaupanja so 90%, 95%in 99%.
- Predpostavimo, da za primer, omenjen v koraku na robu napake, uporabite 95 -odstotno stopnjo zaupanja. To pomeni, da ste 95% prepričani, da se bo 30% do 40% prebivalstva strinjalo z izbiro A.
Korak 4. Določite standardni odklon
Standardni odmik ali standardni odklon označuje, koliko razlik med odgovori anketirancev pričakujete.
-
Ekstremni odgovori so običajno natančnejši od zmernih odgovorov.
- Če je 99% vprašanih odgovorilo z »da« in le 1% je odgovorilo z »ne«, bo vzorec verjetno natančno predstavljal populacijo.
- Po drugi strani pa, če je 45% odgovorilo z "da", 55% pa z "ne", je možnost napake večja.
- Ker je to vrednost med raziskavami težko določiti, večina raziskovalcev uporablja številko 0,5 (50%). To je najslabši odstotni scenarij. Ta številka zagotavlja, da je velikost vzorca dovolj velika, da natančno predstavi populacijo v mejah intervala zaupanja in ravni zaupanja.
Korak 5. Izračunajte Z-rezultat ali Z-rezultat
Z-rezultat je stalna vrednost, ki se samodejno določi na podlagi stopnje zaupanja. To število je "standardna normalna ocena" ali število standardnih odstopanj (standardna razdalja) med odgovorom anketiranca in povprečjem populacije.
- Z-rezultat lahko izračunate ročno, uporabite spletni kalkulator ali ga poiščete s tabelo z-score. Te metode so relativno zapletene.
-
Ker obstaja več pogosto uporabljenih ravni zaupanja, se večina raziskovalcev spomni le ocen z za najpogosteje uporabljene ravni zaupanja:
- 80% stopnja zaupanja => z rezultat 1, 28
- 85% stopnja zaupanja => z rezultat 1, 44
- 90% stopnja zaupanja => z rezultat 1, 65
- 95% stopnja zaupanja => z rezultat 1, 96
- 99% stopnja zaupanja => z ocena 2,58
2. del od 4: Uporaba standardnih formul
Korak 1. Oglejte si enačbo
Če imate majhno do srednje veliko prebivalstvo in so vse ključne številke znane, uporabite standardno formulo. Standardna formula za določanje velikosti vzorca je:
-
Število vzorcev = [z2 * p (1-p)] / e2 / 1 + [z2 * p (1-p)] / e2 * N]
- N = prebivalstvo
- z = rezultat z
- e = meja napake
- p = standardni odklon
Korak 2. Vnesite številke
Zamenjajte zapis spremenljivke s številko posebne raziskave, ki ste jo opravili.
- Primer: Določite idealno velikost vzorca za populacijo 425 ljudi. Uporabite 99 -odstotno stopnjo zaupanja, 50 -odstotno standardno odstopanje in 5 -odstotno mejo napake.
- Za 99-odstotno stopnjo zaupanja je z-rezultat 2,58.
-
Pomeni:
- N = 425
- z = 2,58
- e = 0,05
- p = 0,5
Korak 3. Izračunajte
Rešite enačbo s številkami. Rezultat je število vzorcev, ki jih potrebujete.
- Primer: Število vzorcev = [z2 * p (1-p)] / e2 / 1 + [z2 * p (1-p)] / e2 * N ]
- = [2, 582 * 0, 5(1-0, 5)] / 0, 052 / 1 + [2, 582 * 0, 5(1-0, 5)] / 0, 052 * 425 ]
- = [6, 6564 * 0, 25] / 0.0025 / 1 + [6, 6564 * 0, 25] / 1, 0625 ]
- = 665 / 2, 5663
- = 259, 39 (končni odgovor)
3. del od 4: Ustvarjanje formul za neznane ali zelo velike populacije
Korak 1. Oglejte si formulo
Če imate zelo veliko prebivalstvo ali prebivalstvo, katerega število članov ni znano, morate uporabiti sekundarno formulo. Če so znane druge številke ključev, uporabite enačbo:
-
Število vzorcev = [z2 * p (1-p)] / e2
- z = rezultat z
- e = meja napake
- p = standardni odklon
- Ta enačba je le števec v celotni formuli.
Korak 2. V enačbo vključite številke
Zamenjajte zapis spremenljivke s številko, ki ste jo uporabili za anketo.
- Primer: Določite velikost vzorca za neznano populacijo z 90% stopnjo zaupanja, 50% standardnim odklonom in 3% mejo napake.
- Za 90-odstotno stopnjo zaupanja je z-rezultat 1,65.
-
Pomeni:
- z = 1,65
- e = 0,03
- p = 0,5
Korak 3. Izračunajte
Ko številke vstavite v formulo, rešite enačbo. Končni odgovor je število zahtevanih vzorcev.
- Primer: Število vzorcev = [z2 * p (1-p)] / e2
- = [1, 652 * 0, 5(1-0, 5)] / 0, 032
- = [2, 7225 * 0, 25] / 0, 0009
- = 0, 6806 / 0, 0009
- = 756, 22 (končni odgovor)
4. del 4: Četrti del: Uporaba Slovinove formule
Korak 1. Oglejte si formulo
Slovinova formula je splošna enačba, ki jo lahko uporabimo za oceno populacije, kadar značaj populacije ni znan. Uporabljena formula je:
-
Število vzorcev = N / (1 + N*e2)
- N = prebivalstvo
- e = meja napake
- Upoštevajte, da je to najmanj natančna formula, zato ni idealna. Uporabite to formulo le, če ne morete ugotoviti standardnega odstopanja in ravni zaupanja, tako da vseeno ne morete določiti z-ocene.
Korak 2. Vnesite številke
Zapis vsake spremenljivke zamenjajte s številko, specifično za raziskavo.
- Primer: Izračunajte velikost vzorca za populacijo 240 z mejo napake 4%.
-
Pomeni:
- N = 240
- e = 0,04
Korak 3. Izračunajte
Rešite enačbe z uporabo številk, značilnih za vašo anketo. Končni odgovor je število vzorcev, ki jih potrebujete.
-
Primer: Število vzorcev = N / (1 + N*e2)
- = 240 / (1 + 240 * 0, 042)
- = 240 / (1 + 240 * 0, 0016)
- = 240 / (1 + 0, 384)
- = 240 / (1, 384)
- = 173, 41 (končni odgovor)
