Stichprobengröße

Stichprobengrößendefinition

Die Stichprobengröße ist ein Begriff, der in der Marktforschung verwendet wird, um die Anzahl der Probanden zu definieren, die in einer Stichprobengröße enthalten sind. Unter Stichprobengröße verstehen wir eine Gruppe von Probanden, die aus der allgemeinen Bevölkerung ausgewählt werden und als Vertreter der realen Bevölkerung für diese spezifische Studie gelten.

Wenn wir beispielsweise vorhersagen wollen, wie die Bevölkerung in einer bestimmten Altersgruppe auf ein neues Produkt reagieren wird, können wir es zunächst an einer Stichprobengröße testen, die für die Zielpopulation repräsentativ ist. Die Stichprobengröße wird in diesem Fall durch die Anzahl der Personen in dieser Altersgruppe angegeben, die befragt werden.

Berechnung des Stichprobenumfangs

Die Verwendung statistischer Formeln zur Bestimmung des Stichprobenumfangs impliziert zunächst die Wahl eines signifikanten Benchmarks für die zu treffenden Maßnahmen auf der Grundlage der Ergebnisse der durchzuführenden qualitativen Forschung. Somit kann der Forscher der Bestimmung der Häufigkeit des Besuchs einer kommerziellen Einheit folgen, und der geeignete Indikator, der diese Variable beschreibt, ist die wöchentliche durchschnittliche Häufigkeit des Besuchs der betreffenden Gruppe.

Es kann darauf abzielen, bestimmte Attribute des untersuchten Marketingphänomens zu bewerten. Zum Beispiel kann der Forscher die Identifizierung von Verbraucherpräferenzen für die Inneneinrichtung einer kommerziellen Einheit verfolgen, dies ist eine Reihe von repräsentativen Attributen für die Innenarchitektur, in der Fachliteratur wird die Wahl dieser Alternative unter dem Stichprobenkonzept mit den untersuchten Merkmalen bezeichnet.

Stichprobengrößenformel ist:

N = Populationsgröße • e = Fehlerquote (Prozentsatz in Dezimalform) • z = z-Score

Eine andere Stichprobengrößenformel ist:

n = N*X / (X + N – 1),

wobei

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

und Za/2 der kritische Wert der Normalverteilung bei α/2 ist (bei einem Konfidenzniveau von 95% beträgt α 0,05 und der kritische Wert 1,96), MOE ist die Fehlerspanne, p ist der Stichprobenanteil und N ist die Populationsgröße. Beachten Sie, dass eine endliche Grundgesamtheitskorrektur auf die Stichprobengrößenformel angewendet wurde.

Stichprobengrößenprozess

Der Stichprobengrößenprozess umfasst mehrere spezifische Aktivitäten, nämlich:

* Definieren der Population, die Gegenstand der Forschung ist;

* Auswahl des Stichprobengrößenrahmens;

* Auswahl der Stichprobengrößenmethode;

* Festlegung der Modalitäten für die Auswahl der Stichprobengrößeneinheiten;

* Bestimmung der Größe der Stichprobengröße;

* Auswahl der tatsächlichen Einheiten der Stichprobengröße;

* Durchführung von Feldaktivitäten.

Die Definition der Zielpopulation muss mit großer Sorgfalt erfolgen, um entweder die Tendenz zur Auswahl einer ungerechtfertigt großen Population oder die Neigung zur Auswahl einer ungerechtfertigt engen Population zu vermeiden. Zum Beispiel für Unternehmen, die Autos produzieren, kann die Gesamtbevölkerung von den Menschen des ganzen Landes vertreten werden, einschließlich Kinder unterschiedlichen Alters.

Die relevante Bevölkerung, die Gegenstand der Forschung sein wird, wird jedoch nur aus der Bevölkerung über 18 Jahren bestehen. Keine ungerechtfertigt eingeschränkte Population wie z.B. die männliche Population zwischen 25 und 50 Jahren kann zugelassen werden. Dies kann einen großen Teil des Automobilmarktes abdecken, schließt jedoch einige wesentliche Segmente aus.

In der Praxis wird bei einer Stichprobe die Stichprobe aus einer Liste der Population ausgewählt, die sich häufig in gewissem Maße von der Population unterscheidet, die Gegenstand der Forschung ist. Diese Liste stellt den Stichprobenrahmen oder die Stichprobenbasis dar, da sie die Elemente enthält, aus denen die Stichprobe zusammengesetzt werden soll.

Die Festlegung der Stichprobe impliziert die Festlegung der Stichprobeneinheit. Die Stichprobeneinheit wird durch ein bestimmtes Element oder eine Gruppe verschiedener Elemente innerhalb der untersuchten Population dargestellt, die ausgewählt werden können, um die Stichprobe zu bilden. Die Stichprobeneinheit kann eine Person, eine Familie, ein Haushalt, ein Unternehmen oder eine Firma, ein Ort usw. sein. Es muss angegeben werden, dass die Probenahmeeinheit nicht immer mit der Analyseeinheit identisch ist. Beispielsweise kann bei der Untersuchung von Familienausgaben die Stichprobeneinheit das Haus oder der Haushalt sein, und die Analyseeinheit kann eine Person oder eine Familie sein.

Wichtige Definitionen in der Forschung

• Fehlerquote

Die Fehlerquote ist die Genauigkeit, die Sie benötigen. Dies ist die Plus- oder Minuszahl, die häufig mit einem geschätzten Prozentsatz angegeben wird und auch als Konfidenzintervall bezeichnet werden kann. Es ist der Bereich, in dem das wahre Bevölkerungsverhältnis geschätzt wird, und wird häufig in Prozentpunkten ausgedrückt (z. B. ± 2 Prozent ). Beachten Sie, dass Ihre Informationen nach dem Sammeln wahrscheinlich mehr oder weniger als diese Zielsumme sein werden, da sie eher vom Anteil als vom Prozentsatz der Stichprobe abhängen, den die Präzision erreicht hat.

• Konfidenzniveau

Das Konfidenzniveau ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Anteil, der wahr ist, in der Fehlerspanne enthalten ist. Falls die Studie wiederholt wurde und jedes Mal nach dem Bereich berechnet wurde, würden Sie erwarten, dass der wahre Wert bei 95 Prozent der Ereignisse innerhalb dieser Bereiche liegt. Je höher das Konfidenzniveau, desto sicherer können Sie sein, dass das Intervall das wahre Verhältnis enthält.

• Populationsgröße

Dies ist die gesamte Anzahl der Personen in Ihrer Population. In dieser Formel verwenden wir eine endliche Populationskorrektur, um Stichproben aus kleinen Populationen zu berücksichtigen. Aber Sie wissen nicht, wie groß Sie 100.000 verwenden können, wenn Ihre Bevölkerung groß ist. Die Stichprobengröße ändert sich bei größeren Personen nicht wesentlich.

• Definition des Stichprobenverhältnisses

Der Stichprobenanteil ist das, was Sie von den Ergebnissen erwarten. Dies kann häufig anhand der Ergebnisse einer Umfrage oder durch kleine Pilotuntersuchungen festgelegt werden. Verwenden Sie 50%, was die signifikanteste Stichprobengröße ergibt und konservativ ist, wenn Sie unsicher sind. Beachten Sie, dass diese Stichprobengrößenberechnung die normale Annäherung an die Binomialverteilung verwendet. Wenn das Stichprobenverhältnis nahe 1 oder 0 liegt, ist diese Annäherung nicht gültig, und Sie möchten eine alternative Berechnungsmethode für den Stichprobenumfang berücksichtigen.

• Stichprobengröße

Hier ist die minimale Stichprobengröße, die Sie benötigen, um das wahre Populationsverhältnis zu messen. Beachten Sie, dass Ihre Stichprobengröße erhöht werden muss, wenn einige Personen nicht antworten, wenn eine Nichtantwort möglich ist und sie nicht in Ihrer Stichprobe enthalten sein können. Je höher die Reaktionsgeschwindigkeit, desto besser führt das Angebot im Allgemeinen zu Verzerrungen in Ihrem Angebot.

Was ist Standardabweichung?

Die Standardabweichung ist eine Statistik, die die Streuung eines Datensatzes relativ zu seinem Mittelwert misst und als Quadratwurzel der Varianz berechnet werden kann. Sie wird als Quadratwurzel der Varianz berechnet, indem die Variation zwischen den einzelnen Datenpunkten relativ zum Mittelwert angegeben wird. Wenn die Datenpunkte aus dem Mittelwert, ist eine höhere Abweichung innerhalb des Datensatzes; folglich aus den Daten, desto größer ist die Standardabweichung.

Wie bestimme ich die Stichprobengröße?

Wir können nicht die gesamte Population testen. Die Stichprobengröße basiert auf Konfidenzintervallen: Wir sind an der Berechnung des Populationsparameters und an der Messung der Stichprobengröße interessiert. Daher sollten wir die Konfidenzintervalle festlegen, so dass die Werte dieser Stichprobe innerhalb dieses Bereichs liegen. Sampling beantwortet die Frage wie? Wie viele? Unter Bevölkerung verstehen wir alle Mitglieder einer bestimmten Gemeinschaft, deren Charakter ein bestimmtes Naturgesetz, ein spezifisches Merkmal, eine Besonderheit ist (z. B. Jugendliche 18-25 Jahre, Studenten).

Was ist eine gute Stichprobengröße? Die Stichprobengröße ist eine Teilmenge, ein Auszug, mehrere Personen, die aus dieser Population extrahiert wurden. Die Bevölkerung gilt als unendlich, in der Praxis können wir nicht unendlich viele Fälle untersuchen.Die durch Messung der Stichprobengröße erhaltenen Verhaltensweisen, Scores, werden verwendet, um eine Schätzung durch statistische Inferenz der Scores oder Verhaltensweisen abzuleiten, die wir sammeln würden, wenn wir die gesamte Population testen würden.

Bestimmung der Stichprobengröße (wie wir auswählen).

Grundprinzip – Die Anzahl der Teilnehmer, die als akzeptabel angesehen werden, um einen repräsentativen Aufsatz zu bilden, hängt von der Art der Forschung ab. Für Korrelationsstudien reichen daher 30 Teilnehmer aus, um eine repräsentative Stichprobengröße zu erstellen (es wird akzeptiert, dass die Verteilung von 30 Probanden normal ist). Für die experimentelle und quasi-experimentelle Suche (ähnlich dem Experiment, außer dass die Teilnehmer nicht zufällig in zwei Gruppen eingeteilt werden, fanden wir die bereits gebildeten Gruppen).

Für deskriptive Forschung (z.B. Flieger) ist eine Anzahl von 20% der jeweiligen Population ausreichend. Je größer die Bevölkerung, desto geringer der Prozentsatz. Beispiel: 20% von 1000 Personen = 200 Personen; 10% von 5000 pers = 500 Pers. Bei kleinen Populationen (unter 100 Personen) entspricht die Stichprobengröße in etwa der Population. Für durchschnittliche Populationen (ca. 500 Personen) ca. 20%. Für größere Populationen (es sind 5000 pers) können etwa 400 Pers, aber auch eine Stichprobengröße von 1% signifikant sein.

Bild erstellt mit: Flyer Maker

STICHPROBENALGORITHMEN

• Stichprobengröße

(1) Identifizierung und Definition der Grundgesamtheit

Beispiel. Die Bevölkerung besteht aus allen 5000 Schuldirektoren in einem zufälligen Land.

(2) Bestimmung der Stichprobengröße (deskriptive Forschung)

Ex. Die Stichprobengröße wird aus 10% der 5000 Führungskräfte bestehen, was zu 500 Personen führt.

Wenn es korrelativ oder experimentell ist, N = min 30.

(3) Wir machen eine Liste aller Mitglieder der Bevölkerung.

Beispiel. Alle Schulleiter sind auf der Liste

(4) Jeder Liste wird eine Nummer zugewiesen. Wenn wir bis zu tausend Personen haben, werden die Zahlen von 000 angegeben, und die letzte auf der Liste hat 999; Wenn wir 100 Personen haben 00-99.

Beispiel. Auf der Liste der Direktoren, geben Zahlen zu jedem ersten haben 0000 und die letzten 4999.

(5) Es gibt Tabellen mit Zufallszahlen, und dann wird ein Name aus den Tabellen mit Zufallszahlen zufällig ausgewählt.

Beispiel. Aus der Tabelle wurde 53634 ausgewählt (von 5 denken wir nicht, dass wir 5000 Leute haben).

(6) Aus der extrahierten Zahl werden alle Zahlen oder wie viele Zahlen benötigt werden, abhängig von der Population, aus der wir extrahieren.

z.B. Wir haben nur 5000 Leute.

(7) Wenn wir die eingestellte Anzahl erreicht haben, geben wir sie in die Tabelle in der Stichprobengrößenliste ein.

Beispiel. Da es den Direktor mit der Nummer 3634in gibt, gehen wir in die Stichprobengröße.

(8) Gehe zur nächsten Zahl in der Spalte.

Variante: Wir wählen die Methode der Wahlurne, wenn wir mit dem Prozess nicht einverstanden sind, dh alle Bestellnummern der Teilnehmer oder deren Namen sind in der Wahlurne enthalten, und wir extrahieren die für die Erstellung der Stichprobengröße erforderliche Nummer.

• Systematische Stichprobengröße

Es wird nach der Art der Forschung festgelegt: beschreibend, korrelierend

(1) Identifizierung und Definition der Population.

Beispiel. Die Bevölkerung besteht aus allen 5000 Lehrern aus einer zufälligen Region eines Landes.

(2) Bestimmung der Stichprobengröße (deskriptive Forschung)

Ex. Angenommen, es handelt sich um deskriptive Forschung, stellt sich heraus, dass 10% der Bevölkerung = 500 Personen

(3) Wir erstellen eine Liste mit allen Mitgliedern der Bevölkerung

Ex. Die 5000 Lehrer sind in alphabetischer Reihenfolge angeordnet; Die Liste ist bereits nicht zufällig zusammengestellt, aber das Verfahren ist gültig.

(4) Bestimmen Sie den Parameter oder Schritt K = Populationsgröße / Stichprobengröße.

Beispiel. K = 5000/500 = 10

(5) Es beginnt mit einer bestimmten Position am Anfang der Liste.

Beispiel. Angenommen, ich lege meinen Finger auf den 3. Namen (direkt über die Liste).

(6) Beginnend mit der gewählten Position wird jeder K-Name ausgewählt.

BEISPIEL. In unserer Stichprobengröße: 3-13-23-33-etc.

(7) Wenn die Stichprobengröße nicht bis zum Ende der Liste festgelegt wäre, würde sie von Anfang an zurückkehren;

• Stratifizierte Stichprobengröße

(1) Identifizierung und Definition der Grundgesamtheit.

Beispiel. Um die Effizienz von zwei Methoden der Ausbildung der psychosozialen Kompetenz im Management nach dem Niveau des Selbstwertgefühls zu vergleichen, besteht die Bevölkerung aus den 300 Top-Managern aus einer zufälligen Stadt.

(2) Bestimmung des Stichprobenumfangs (Berechnung des Stichprobenumfangs)

Bsp. Die Stichprobengröße beträgt 45 Manager für die Methoden a und b

(3) Die Variable und die Untergruppen werden festgelegt, die Schichten zur Darstellung der Repräsentativität (Gleiche Anzahl / Proportionale Anzahl in jeder Untergruppe.

Beispiel. Die gewünschten Untergruppen werden basierend auf drei Ebenen des Selbstwertgefühls festgelegt: mittel, hoch, niedrig (Alter, Ausbildungsstand, männlich-weiblich)

(4) Die Mitglieder der Bevölkerung sind in eine der etablierten Untergruppen unterteilt.

Beispiel.300 Manager werden nach dem Selbstwertgefühl klassifiziert: 45 hohes Selbstwertgefühl, 225 durchschnittliches Selbstwertgefühl, 40 geringes Selbstwertgefühl.

(5) Durch einfaches Abtasten (wir verwenden die Tabelle mit der Nummerierung in Unordnung oder Zeichnung in Losen). Die Anzahl der Teilnehmer aus jeder Untergruppe (proportionale Anzahl) wird festgelegt

Ex. Wir bestimmen, dass aus jeder Schicht eine Zahl von 30 extrahiert wird. Anhand der Tabelle mit Zufallszahlen oder Unentschieden extrahieren wir 30 Manager mit hohem Selbstwertgefühl, 30 mit durchschnittlichem Selbstwertgefühl, 30 mit geringem Selbstwertgefühl. Die 30 Teilnehmer in jeder so zusammengesetzten Stichprobengröße verteilen sie zufällig (halbe Methode A und halbe Methode B)

• Mehrstufige Stichprobengröße

Die Auswahl der Teilnehmer, aus denen sich die Stichprobengröße zusammensetzt, erfolgt indirekt durch die Auswahl der Gruppen, zu denen die Teilnehmer gehören.

(1) Identifizierung und Definition der Bevölkerung.

Beispiel. Die Bevölkerung besteht aus allen 5000 Lehrern von Schulen, die aus einer zufälligen Region in einem Land lokalisiert sind.

(2) Bestimmung der Stichprobengröße (Deskriptive Forschung)

Ex. Stichprobengröße = 10% = 500.

(3) Stellen Sie den logischen Typ (Cluster)

Ex. Der Cluster ist die Schule.

(4) Die Liste mit den Gruppen, aus denen die Bevölkerung besteht, wird erstellt

Ex. Die Liste besteht aus den 100 Schulen aus einer zufälligen Region in einem Land.

(5) Die Bevölkerungszahl für jede Gruppe wird geschätzt. (Cluster)

Beispiel. Obwohl sich die Schulen in der Anzahl der Lehrer unterscheiden, wählen wir nur 50 aus jeder Schule

(6) Die Anzahl der Gruppen wird bestimmt, indem die Stichprobengröße durch die geschätzte Größe der Gruppen dividiert wird.

Beispiel.500 / 50 = 10.

(7) Die Anzahl der Gruppen wird zufällig durch die Tabelle mit Zufallszahlen oder die Wahlurne ausgewählt.

Beispiel. Wir wählen 10 Schulen aus den 100 Schulen aus einer zufälligen Region in einem Land!

(8) Alle Mitglieder der ausgewählten Gruppen sind Teil der Stichprobengröße.

Beispiel. Alle Lehrer in den 10 Schulen sind Teil der Stichprobengröße.

Lassen Sie uns schließen.

Der beste Weg, eine repräsentative Stichprobengröße zu erstellen, ist die Zufallsstichprobe.

Stichprobengröße Dimension und Stichprobengrößentyp:

Die Wahrscheinlichkeit hängt von der Art der Forschung ab. Für die korrelative und experimentelle Forschung reicht eine Anzahl von 30 Probanden für die deskriptive Forschung in Abhängigkeit von der Populationsgröße von 1-10% aus.

Unabhängig von der spezifischen Technik, die in den großen Stichprobenschritten verwendet wird, bestehen sie aus:

• Identifizierung der Population
• Bestimmung der erforderlichen Stichprobengröße
• Auswahl der Teilnehmer.
• Datenerfassung

Einfache Stichproben sind der beste Weg, um eine repräsentative oder stabilisierte Stichprobengröße zu erhalten, wenn wir eine aufregende Variante haben (Selbstwertgefühl).

Die Hauptquelle für Verformungstendenzen bei der Probenahme ist die Verwendung der Nicht-Wahrscheinlichkeitsmethode.Die Verwendung von nicht standardmäßigen Techniken ist normalerweise schwierig, wenn es nicht unmöglich ist, die Population der Population, aus der die Stichprobengröße extrahiert wurde, zu beschreiben und die Ergebnisse aus der Stichprobengröße auf die jeweilige Population zu verallgemeinern.

Gefahren einer kleinen Stichprobengröße

Zum Beispiel wären wir versucht zu sagen, dass die Stichprobengröße, die bei einer Stichprobengröße mit größerem Volumen erhalten wird, immer genauer ist als die durchschnittliche Stichprobengröße, die bei einer Stichprobengröße mit kleinerem Volumen erhalten wird, was nicht gültig ist. Wahr, es ist nur Aussage: Eine größere Stichprobengröße bedeutet, auf einem größeren Volumen Stichprobengröße ist eher genauer als eine auf einem kleineren Volumen Stichprobengröße erhalten. Es ist möglich, dass, durch das Glücksspiel, ein Durchschnitt auf größere Stichprobengröße erhalten wird, ist weit über dem durchschnittlichen realen als durchschnittlich auf einer kleineren Stichprobengröße gesammelt. Nur diese Situation ist weniger wahrscheinlich, je weniger wahrscheinlich, desto größer ist die Volumendifferenz zwischen den beiden Stichprobengrößen.

Wenn wir die Terme der Gleichung auf das Äußerste reduzieren, verstehen wir, dass das Signifikanzniveau des Tests sowohl mit einer kleinen Stichprobengröße als auch mit einer großen Effektgröße erreicht werden kann, aber auch mit einer ausreichend großen Stichprobengröße, wenn die Effektgröße klein ist. Mit anderen Worten, eine geringe Effektgröße kann durch Erhöhen der Anzahl der Probanden kompensiert werden, was die Frage nach der Relevanz der Schlussfolgerung aufwirft.

Der systematische Fehler resultiert aus Faktoren, die nicht mit der Stichprobengröße zusammenhängen. Diese Faktoren, die den Standardfehler erzeugen, hängen mit den Unvollkommenheiten des Stichprobenprozesses zusammen, wie beispielsweise Fehlern bei der Auswahl der Stichprobeneinheiten, Fehlern im Stichprobenrahmen, Messfehlern, Nichtantworten, Antworten, die nicht der Realität entsprechen, der Weigerung, während der Untersuchung teilzunehmen, usw.

Umfrage zur Kundenzufriedenheit und Marktforschung

Umfragen zur Kundenzufriedenheit hängen nicht von einer statistisch signifikanten Stichprobengröße ab. Diese Umfragen müssen genau sein und genauere Antworten haben. Es ist wichtig, dass Sie jede Antwort eines Kunden in einer Kundenzufriedenheitsumfrage sorgfältig analysieren. Jedes Feedback, ob positiv oder negativ, ist wichtig.

Wenn es um Marktforschung geht, hilft eine statistisch signifikante Stichprobengröße sehr. Diese Marktumfragen helfen dabei, neue Informationen über Kunden und den Markt zu finden, den Sie aktivieren möchten. Mit dieser Umfrage erhalten Sie die neuesten Informationen über den Zielmarkt und über die Kunden, die Ihre Dienstleistungen oder Produkte kaufen würden.

Was ist eine Stichprobengröße in der Forschung?

Die Stichprobengröße in der Forschung kann dazu beitragen, möglichst viele Informationen über einen bestimmten Zielmarkt oder über einen bestimmten Kundentyp zu erhalten.

Berechnung der Stichprobengröße für einen AB-Test

Jedes Experiment, das statistische Inferenz beinhaltet, erfordert eine Stichprobengrößenberechnung, bevor ein solches Experiment beginnt. A / B-Tests (Split-Tests) sind keine Ausnahme. Die Messung der Mindestanzahl von Besuchern, die für eine AB-Bewertung vor Beginn erforderlich sind, verhindert, dass wir den Test ausführen, um eine kleinere Stichprobengröße zu erhalten, also einen „untermotorisierten“ Test.

Wir legen drei Kriterien fest, bevor wir mit der Durchführung des Experiments beginnen:

1. Das Signifikanzniveau für Ihr Experiment: Ein Signifikanzniveau von 5% bedeutet, dass Sie, wenn Sie einen Gewinner in Ihrer AB-Bewertung angeben, eine Wahrscheinlichkeit von 95% haben, dass Sie damit richtig liegen. Es deutet auch darauf hin, dass Sie einen signifikanten Effektunterschied zwischen der Kontrolle und der Variante mit einem 95% „Vertrauen“ haben.“ Diese Schwelle ist eindeutig willkürlich und wird bei der Gestaltung eines Experiments gewählt.
2. Minimal erkennbarer Effekt: Der wünschenswerte, wichtige Unterschied zwischen den Preisen, die Sie finden möchten
3. Die Bewertungsleistung: Die Wahrscheinlichkeit, diesen Unterschied zwischen dem ursprünglichen Kurs und den Variantenumrechnungskursen zu erkennen.