Välja en lämplig storlek på urvalet är avgörande att ha en undersökning som kommer att ge statistiskt signifikanta resultat. Forskning måste vara kostnadseffektiva, så det är bäst att använda ett så litet urval som möjligt för att minska tid och kostnad. Men om du använder en urvalsstorlek som är för liten, blir resultatet inte är statistiskt giltigt. Att veta hur man uppskatta den urvalsstorlek som krävs är mycket viktigt att utforma en studie
Du behöver:
Calculator
hur man väljer en lämplig storlek på urvalet
. 1.
Bestämmande av konfidensintervallet är det första steget. Konfidensintervallet är dock hur nära resultaten av den undersökning krävs för att spegla det verkliga livet. Om till exempel en undersökning om presidentens godkännande betyg visade att 75 procent av folket godkända och konfidensintervallet var 2 procent, skulle det betyda det sanna var andelen mellan 73 procent och 77 procent.
2.
Bestäm
vad konfidensnivå behövs. Konfidensnivån är den procentuella chansen att det faktiska värdet ligger inom konfidensintervallet. Den konfidensnivå är skriven som en Z-score. En Z-score är det antal standardavvikelser från medelvärdet de omfattar. Till exempel innehåller en konfidensnivå på 95 procent 3,92 standardavvikelser, 1,96 på varje storlek, så 1,96 Z-score.
3.
Tippa den procentuella studien kommer att generera. För exempel, om du räknar med att 70 procent av folket att visa presidenten positivt, använda 70 procent för den andel.
4.
Använd följande formel för att beräkna stickprovsstorleken du behöver. SS representerar stickprovsstorleken. Z representerar konfidensnivån Z-score. P står för andelen. C representerar konfidensintervallet
SS=(Z ^ 2 * P * (1-P)). /C ^ 2
Till exempel, om du behövde veta med 95 procent förtroende, väntas andelen vara 70 procent, och behövde studien vara plus eller minus 2 procentenheter, skulle du använda 1,96 som Z, 0,7 som P, och 0,02 som C, skulle formeln visar behovet av 2017 personer i undersökningen.
tips och varningar
Tänk
- undersökningen föremål vid val av konfidensnivå. Om du var att studera effekter av ett nytt läkemedel, skulle du behöva en högre säkerhetsnivå än om du studerar det vinnande procentandelar av två fotbollstränare.
- om du är osäker på den säkra sidan av ett jämnt resultat . Närmare proportioner kräver större urval.
