velikost vzorku

definice velikosti vzorku

velikost vzorku je termín používaný v oblasti výzkumu trhu pro definování počtu subjektů zahrnutých ve vzorku velikost. Podle velikosti vzorku rozumíme skupině subjektů, které jsou vybrány z obecné populace a jsou považovány za zástupce skutečné populace pro tuto konkrétní studii.

Pokud například chceme předpovědět, jak bude populace v určité věkové skupině reagovat na nový produkt, můžeme jej nejprve otestovat na velikosti vzorku, která je reprezentativní pro cílenou populaci. Velikost vzorku bude v tomto případě dána počtem lidí v této věkové skupině, která bude zkoumána.

Výpočet velikosti vzorku

použití statistické vzorce pro určení velikosti vzorku znamená, v první řadě, volba významné referenční hodnoty pro opatření, která mají být provedena na základě výsledků získaných kvalitativní výzkum se provádí, obvykle, má výzkumný pracovník, v tomto smyslu dvě alternativy:

To může sledovat měření proměnných a určení konkrétní ukazatele, které vyjadřují jejich vývoj. To znamená, že výzkumník může následovat stanovení četnosti navštívit obchodní jednotky a odpovídající ukazatel popisuje tato proměnná být týdenní průměrná četnost návštěvy skupiny v otázce, v odborné literatuře, výběr této alternativy je určen pod pojem vzorkování ve vztahu k proměnné zkoumány.

může být zaměřena na vyhodnocení specifických atributů zkoumaného marketingového jevu. Například, výzkumník může sledovat identifikace preferencí spotřebitelů pro vnitřní uspořádání obchodní jednotky, toto hodnocení sada zástupce atributy pro design interiéru, v odborné literatuře, výběr této alternativy je určen pod odběrné koncept s šetřených charakteristik.

vzorec velikosti vzorku je:

N = velikost populace • e = chyba (procento v desítkové formě) * z = Z-skóre

Další vzorec velikosti vzorku je:

n = N*X / (X + N – 1),

kde:

X = Za/22 *p*(1-p) / MOE2,

a Za/2 je kritická hodnota Normálního rozdělení u α/2 (na hladině významnosti 95%, α je 0,05 a kritická hodnota je 1,96), MOE je chybou, p je podíl vzorku a N je velikost populace. Všimněte si, že na vzorec velikosti vzorku byla použita konečná korekce populace.

velikost Vzorku postup

velikost vzorků, proces zahrnuje několik specifických činností, a to:

* definování populace, která je předmětem výzkumu;

* výběr vzorků, velikost rámu;

* výběr velikosti vzorku metodou;

* stanovení podmínek pro výběr vzorku velikost jednotky;

* stanovení matka velikosti vzorku;

* výběr skutečných jednotek velikost vzorku;

* provádí terénní činnost.

definování cílové populace musí být prováděno s velkou opatrností, aby se zabránilo buď tendenci volit neoprávněně velkou populaci, nebo tendenci volit neoprávněně úzkou populaci. Například u společností, které vyrábějí automobily, může být celková populace zastoupena lidmi celé země, včetně dětí různého věku.

ale příslušná populace, která bude předmětem výzkumu, bude tvořena pouze populací starší 18 let. Nelze připustit žádnou neoprávněně omezenou populaci, jako je například mužská populace ve věku od 25 do 50 let. To může pokrýt velkou část trhu s automobily, ale vylučuje některé základní segmenty.

V praxi, v případě náhodného odběru vzorků, vzorek bude vybrán ze seznamu populace, která se často liší, do jisté míry, z populace, která je předmětem výzkumu. Tento seznam představuje rámec pro odběr vzorků nebo základnu pro odběr vzorků, protože obsahuje prvky, ze kterých má být vzorek vytvořen.

zřízení vzorku znamená zřízení odběrové jednotky. Vzorkovací jednotka je reprezentována odlišným prvkem nebo skupinou různých prvků v rámci zkoumané populace, které mohou být vybrány pro vytvoření vzorku. Vzorkovací jednotkou může být osoba, rodina, domácnost, společnost nebo společnost, lokalita atd. Je třeba specifikovat, že vzorkovací jednotka není vždy totožná s jednotkou analýzy. Například při studiu rodinných výdajů může být vzorkovací jednotkou domov nebo domácnost a jednotkou analýzy může být osoba nebo rodina.

důležité definice ve výzkumu

• okraj chyby

okraj chyby je množství přesnosti, které potřebujete. To je plus nebo mínus číslo, které je často uváděno s odhadovaným procentem a může být také označováno jako interval spolehlivosti. Je to rozsah, kde se odhaduje skutečný poměr populace a je často vyjádřen v procentních bodech (např. ±2 procenta ). Být vědomi toho, poté, co jste shromažďovat vaše osobní údaje, bude pravděpodobně více nebo méně, než tohoto cíle součet, protože to bude záviset na poměru, spíše než váš vzorek procento, že přesnost dosáhnout.

• úroveň spolehlivosti

úroveň spolehlivosti je pravděpodobnost, že poměr, který je pravdivý, je obsažen mezí chyby. V případě, že se studie opakovala a pokaždé byla vypočtena rozsahem, očekávali byste, že skutečná hodnota bude ležet uvnitř těchto rozsahů na 95 procentech událostí. Čím vyšší je úroveň spolehlivosti, tím jistější můžete být, že interval zahrnuje skutečný poměr.

• velikost populace

Toto je celý počet jedinců ve vaší populaci. V tomto vzorci, používáme konečnou korekci populace k zohlednění odběru vzorků z populací, které jsou malé. Ale nevíte, jak velký jste schopni použít 100 000, pokud je vaše populace velká. Velikost vzorku se u lidí větších výrazně nemění.

• definice poměru vzorků

podíl vzorku je to, co očekáváte od výsledků. To lze často nastavit pomocí výsledků v průzkumu nebo spuštěním malého pilotního výzkumu. Použijte 50%, což dává nejvýznamnější velikost vzorku a je konzervativní, pokud si nejste jisti. Všimněte si, že tento výpočet velikosti vzorku používá normální aproximaci binomického rozdělení. V případě, že se poměr vzorku blíží 1 nebo 0, pak tato aproximace není platná a chcete vzít v úvahu alternativní metodu výpočtu velikosti vzorku.

• velikost vzorku

zde je minimální velikost vzorku, kterou potřebujete k měření skutečného poměru populace. Všimněte si, že pokud se někteří lidé rozhodnou nereagovat, pokud je odpověď šance a že nemohou být obsaženy ve vašem vzorku, bude třeba zvýšit velikost vzorku. Obecně platí, že čím vyšší je rychlost odezvy, tím lepší bude nabídka vést k předsudkům ve vaší nabídce.

co je směrodatná odchylka?

směrodatná odchylka je statistický údaj, který měří rozptyl datového souboru relativní k jeho mysli a může být vypočtena jako odmocnina z rozptylu. Vypočítá se jako druhá odmocnina rozptylu zadáním odchylky mezi každým datovým bodem vzhledem k průměru. V případě, že datové body jsou z průměru, je vyšší odchylka v rámci souboru dat; v důsledku toho, z dat, tím větší je směrodatná odchylka.

Jak určit velikost vzorku?

nemůžeme testovat celou populaci. Velikost vzorku je založena na intervalech spolehlivosti: máme zájem o výpočet parametru populace, o měření velikosti vzorku. Proto bychom měli stanovit intervaly spolehlivosti, takže hodnoty tohoto vzorku leží uvnitř tohoto rozsahu. Vzorkování odpovídá na otázku jak? Kolik? Podle počtu obyvatel chápeme všechny členy konkrétní komunity a jejichž charakter je určitým přirozeným zákonem, specifickou charakteristikou, zvláštností (např.

jaká je dobrá velikost vzorku? Velikost vzorku je podmnožina, extrakt, několik osob extrahovaných z této populace. Populace je považována za nekonečnou, v praxi nemůžeme studovat nekonečný počet případů.

chování, výsledky, získané měřením velikosti vzorku jsou použity k odvození, odhad statistické inference skóre nebo chování bychom sbírat, pokud jsme otestovali celou populaci.

určení velikosti vzorku (jak jsme vybrali).

základní princip-počet účastníků považovaných za přijatelné pro vytvoření reprezentativní eseje závisí na typu výzkumu. Pro korelační studie tedy postačuje 30 účastníků k vytvoření reprezentativní velikosti vzorku(je uznáváno, že od 30 subjektů je distribuce normální). Pro experimentální a kvazi-experimentální vyhledávání (podobně jako experiment, kromě toho, že účastníci nejsou náhodně rozděleni do dvou skupin, našli jsme již vytvořené skupiny).

pro popisný výzkum (např. letci) postačuje počet 20% příslušné populace. Čím větší je populace, tím menší je procento. Příklad: 20% z 1000 osob = 200 osob; 10% z 5000 osob = 500 osob. U malých populací (do 100 osob) je velikost vzorku přibližně stejná jako populace. Pro průměrnou populaci (kolem 500 lidí) cca. 20%. Pro větší populace (to je 5000 OS), asi 400 OS, ale také velikost vzorku 1% může být významná.

obraz vytvořený s: Flyer Maker

VZORKOVACÍ ALGORITMY

• Náhodný velikost vzorku

(1) Identifikace a definice populace,

Ex. Populace se skládá ze všech 5000 ředitelů škol v náhodné zemi.

(2) stanovení velikosti vzorku (popisný výzkum)

Ex. Velikost vzorku se bude skládat z 10% z 5000 vedoucích pracovníků, což bude mít za následek 500 lidí.

Pokud je korelační nebo experimentální, N = min 30.

(3) vytvoříme seznam všech členů populace.

Ex. Všichni ředitelé škol jsou na seznamu

(4) každému uvedenému je přiděleno číslo. Pokud máme až tisíc lidí, jsou uvedena čísla od 000 a poslední na seznamu bude mít 999; pokud máme 100 lidí 00-99.

Ex. Na seznamu ředitelů, dát čísla každému první bude mít 0000 A poslední 4999.

(5) jsou tabulky s náhodnými čísly a pak je náhodně vybrán název z tabulek s náhodnými čísly.

Ex. Z tabulky bylo vybráno 53634(z 5 nepovažujeme, že máme 5000 lidí).

(6) z extrahovaného čísla, všechna čísla nebo kolik čísel je vyžadováno v závislosti na populaci, ze které extrahujeme.

např. Máme jen 5000 lidí.

(7) Pokud máme uvěznění na nastaveném čísle, zadáme jej do tabulky v seznamu velikostí vzorku.

Ex. Protože tam je ředitel s číslem 3634in, jdeme do velikosti vzorku.

(8) přejděte na další číslo ve sloupci.

Varianta: Jsme zvolit metodu volebních uren pokud nebudeme souhlasit s proces, to znamená, že všechny pořadová čísla účastníků nebo jejich názvy jsou zahrnuty do volební urny, a my extrahovat číslo nezbytné pro přípravu vzorku velikost.

• Systematické velikost vzorku

je stanovena podle typu výzkumu: deskriptivní, související

(1) Identifikace a definice populace.

Ex. Populace se skládá ze všech 5000 učitelů z náhodného regionu v zemi.

(2) stanovení velikosti vzorku (popisný výzkum)

Ex. Předpokládejme, že se jedná o popisný výzkum, ukazuje se, že 10% populace = 500 lidí

(3) vytvoříme seznam se všemi členy populace

Ex. 5000 učitelů je uspořádáno v abecedním pořadí; seznam již není náhodně sestaven, ale postup je platný.

(4) Určete parametr nebo krok k = velikost populace / velikost vzorku.

Ex. K = 5000/500 = 10

(5) začíná určitou pozicí na začátku seznamu.

Ex. Předpokládejme, že jsem dal prst na 3. jméno (přímo pomocí seznamu).

(6) počínaje zvolenou pozicí je vybrán každý název K.

EX. V naší velikosti vzorku: 3-13-23-33-atd.

(7) je-Li velikost vzorku nebyla provedena až do konce seznamu, to by se vrátil od počátku;

• rozdělení počtu vzorků

(1) Identifikace a definice populace.

Ex. Pro porovnání účinnosti dvou metod výcviku psychosociální kompetence v řízení podle úrovně sebeúcty se populace skládá z 300 top manažerů z náhodného města.

(2) Určení velikosti vzorku (výpočet velikosti vzorku)

Ex. Bude velikost vzorku 45 manažerů pro metody a a b

(3) proměnné a podskupiny jsou vytvořeny vrstvy pro zastupování reprezentativnost (Stejné číslo / Poměrné číslo v každé podskupině.

Ex. Požadované podskupiny jsou stanoveny na základě tří úrovní sebeúcty: střední, vysoká, nízká (věk, úroveň výcviku, muž-žena)

(4) členové populace jsou rozděleni do jedné ze zavedených podskupin.

Ex.300 manažerů je klasifikováno podle úrovně sebeúcty: 45 vysoké sebeúcty, 225 průměrné sebeúcty, 40 nízké sebeúcty.

(5) pouhým vzorkováním (používáme tabulku s číslováním v nepořádku nebo kreslení v losech). Počet účastníků z každé podskupiny (proporcionální počet) je stanoven

Ex. Zjistíme, že z každé vrstvy se extrahuje číslo 30. Pomocí tabulky s náhodnými čísly nebo losováním získáme 30 manažerů s vysokou sebeúctou, 30 s průměrnou sebeúctou, 30 s nízkou sebeúctou. 30 účastníků v každé velikosti vzorku tedy tvořen náhodně distribuovat (půl metody a půl metoda B)

• Vícestupňové velikost vzorku

výběr účastníků, kteří tvoří vzorek, velikost je provedeno nepřímo přes výběr skupin, jejichž účastníky jsou součástí.

(1) Identifikace a definice populace.

Ex. Populace se skládá ze všech 5000 učitelů ze škol, které jsou lokalizovány z náhodného regionu v zemi.

(2) stanovení velikosti vzorku (popisný výzkum)

Ex. Velikost vzorku = 10% = 500.

(3) Vytvořte logický Typ (Cluster)

Ex. Klastr je škola.

(4) seznam obsahující skupiny, které tvoří populaci, je vytvořen

Ex. Seznam se skládá ze 100 škol z náhodného regionu v zemi.

(5) počet obyvatel pro každou skupinu se odhaduje. (Cluster)

Ex. Přestože se školy liší počtem učitelů, z každé školy vybíráme pouze 50

(6) počet skupin se určuje vydělením velikosti vzorku odhadovanou velikostí skupin.

Ex.500 / 50 = 10.

(7) počet skupin je náhodně vybrán prostřednictvím tabulky s náhodnými čísly nebo volební urny.

Ex. Vybíráme 10 škol ze 100 škol z náhodného regionu v zemi!

(8) Všichni členové vybraných skupin jsou součástí velikosti vzorku.

Ex. Všichni učitelé v 10 školy jsou součástí velikosti vzorku.

pojďme na závěr.

nejlepší způsob, jak vytvořit reprezentativní velikost vzorku, je náhodný výběr.

velikost vzorku rozměr a velikost vzorku Typ:

Pravděpodobnost závisí na druhu výzkumu. Pro korelační a experimentální výzkum postačuje počet 30 subjektů pro popisný výzkum v závislosti na velikosti populace od 1-10%.

bez Ohledu na konkrétní techniky používané ve velkém vzorků kroky, které se skládají z:

• identifikace obyvatel
• určení požadované velikosti vzorku
• výběr účastníků.
• sběr dat

jednoduché náhodné vzorkování je nejlepší způsob, jak získat reprezentativní nebo stabilizovanou velikost vzorku, pokud máme vzrušující variantu (sebeúctu).

primárním zdrojem deformačních tendencí při vzorkování je použití neprobabilistické metody.

Použití non-standard technik je obvykle obtížné, pokud to není nemožné popsat populaci populace, ze které velikost vzorku byla extrahována a zobecnit výsledky z výběrového souboru velikost příslušné populace.

nebezpečí malé velikosti vzorku

například bychom byli v pokušení říci, že prostředky velikosti vzorku získané na větším objemu vzorku jsou vždy přesnější než průměrná velikost vzorku získaná na menším objemu vzorku, což není platné.

je pravda, že je to jen prohlášení: větší velikost vzorku znamená, že větší velikost vzorku je s větší pravděpodobností přesnější než ta získaná na menší velikosti vzorku. Je možné, že, prostřednictvím hazardní hry, průměr získaný na větší velikosti vzorku je daleko za průměrem reálným, než je průměr shromážděný na menší velikosti vzorku. Pouze tato situace je méně pravděpodobná, s méně pravděpodobnou, tím větší je objemový rozdíl mezi dvěma velikostmi vzorku.

Pokud snížíme podmínky rovnice do extrému, jsme pochopili, že hladina významnosti testu může být dosaženo jak s malé velikosti vzorku, s velkou velikost účinku, ale také s dostatečně velkým vzorku velikost, když velikost účinku je malý. Jinými slovy, malá velikost efektu může být kompenzována zvýšením počtu subjektů, což vyvolává otázku relevance výzkum závěr.

systematická chyba vyplývá z faktorů, které nesouvisejí s velikostí vzorku. Tyto faktory, které generují standardní chyby jsou vztaženy k nedokonalosti procesu odběru vzorků, jako jsou, například, chyby ve výběru vzorku jednotek, chyby v odběru vzorků, chyby měření, non-odpovědi, odpovědi, které neodpovídají realitě, odmítnutí účasti v průběhu vyšetřování, atd.

Průzkum spokojenosti zákazníků a průzkum trhu

průzkumy spokojenosti zákazníků nezávisí na statisticky významné velikosti vzorku. Tyto průzkumy musí být přesné a musí mít přesnější odpovědi. Je důležité, abyste pečlivě analyzovali každou odpověď, kterou zákazník dal, v Průzkumu spokojenosti zákazníků. Veškerá zpětná vazba, pozitivní nebo negativní, je důležitá.

pokud jde o průzkum trhu, statisticky významná velikost vzorku hodně pomáhá. Tyto průzkumy trhu pomáhají objevovat nové informace o zákaznících a trhu, který chcete aktivovat. S tímto průzkumem obdržíte nejnovější informace o cílovém trhu ao zákaznících, kteří by si koupili vaše služby nebo produkty.

jaká je velikost vzorku ve výzkumu?

velikost vzorku ve výzkumu může pomoci zjistit co nejvíce informací o konkrétním cílovém trhu nebo o určitém typu zákazníka.

výpočet velikosti vzorku pro test AB

každý experiment, který zahrnuje statistickou inferenci, vyžaduje výpočet velikosti vzorku provedený před zahájením takového experimentu. A / B testy (split testování) nejsou výjimkou. Měření minimální počet návštěvníků potřebných pro AB hodnocení před zahájením nám brání spuštění testu, aby si menší velikost vzorku, tedy s“poddimenzované“ test.

vytvořit tři kritéria, než začneme běží experiment:

1. hladina významnosti pro svůj experiment: 5% hladina významnosti znamená, že pokud si vyhlásit vítěze v AB hodnocení, pak máte 95% pravděpodobnost, že máš pravdu v tom. To také naznačuje, že máte významný efektový rozdíl mezi ovládáním a variantou s 95% “ důvěrou.“Tato prahová hodnota je zjevně libovolná a při navrhování experimentu si ji vybere.
2. Minimální detekovatelný účinek: žádoucí, důležitý rozdíl mezi cenami, které chcete najít
3. hodnocení výkon: pravděpodobnost zjištění, že rozdíl mezi původní rychlost a varianta konverze.