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App: Rechner für die minimale Stichprobengröße der Umfrage

Rechner für die Mindeststichprobengröße von Umfragen

Rechner für die Mindeststichprobengröße von Umfragen

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Eine Umfrage zu entwickeln und sicherzustellen, dass Sie eine gültige Antwort erhalten, auf der Sie Ihre Geschäftsentscheidungen stützen können, erfordert einiges an Fachwissen. Erstens müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Fragen so gestellt werden, dass die Antwort nicht verzerrt wird. Zweitens müssen Sie sicherstellen, dass Sie genügend Personen befragen, um ein statistisch valides Ergebnis zu erhalten.

Sie müssen nicht jeden fragen, das wäre arbeitsintensiv und ziemlich teuer. Marktforschungsunternehmen arbeiten daran, ein hohes Maß an Vertrauen und eine geringe Fehlerquote zu erreichen und gleichzeitig die erforderliche Mindestanzahl von Empfängern zu erreichen. Dies wird als Ihr bezeichnet Stichprobengröße. Sie sind Probenahme ein bestimmter Prozentsatz der Gesamtbevölkerung, um ein Ergebnis zu erzielen, das ein Niveau von bietet Vertrauen um die Ergebnisse zu validieren. Mithilfe einer allgemein akzeptierten Formel können Sie eine gültige Formel ermitteln Stichprobengröße das wird die Bevölkerung als Ganzes repräsentieren.

Wenn Sie dies per RSS oder E-Mail lesen, klicken Sie sich auf die Website durch, um das Tool zu verwenden:

Berechnen Sie die Stichprobengröße Ihrer Umfrage

Wie funktioniert die Probenahme?

Stichprobenziehung ist ein Prozess, bei dem eine Teilmenge von Individuen aus einer größeren Population ausgewählt wird, um Rückschlüsse auf die Merkmale der gesamten Population zu ziehen. Es wird häufig in Forschungsstudien und Umfragen verwendet, um Daten zu sammeln und Vorhersagen über eine Bevölkerung zu treffen.

Es können verschiedene Probenahmemethoden verwendet werden, darunter:

  1. Einfache Zufallsstichprobe: Dabei wird eine Stichprobe aus der Grundgesamtheit nach einem Zufallsverfahren ausgewählt, beispielsweise durch die zufällige Auswahl von Namen aus einer Liste oder die Verwendung eines Zufallszahlengenerators. Dadurch wird sichergestellt, dass jedes Mitglied der Bevölkerung die gleichen Chancen hat, für die Stichprobe ausgewählt zu werden.
  2. Geschichtete Stichprobe Dabei wird die Bevölkerung anhand bestimmter Merkmale in Untergruppen (Schichten) eingeteilt und dann aus jeder Schicht eine Zufallsstichprobe gezogen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Stichprobe für die verschiedenen Untergruppen innerhalb der Bevölkerung repräsentativ ist.
  3. Cluster-Sampling: Dabei wird die Grundgesamtheit in kleinere Gruppen (Cluster) eingeteilt und dann eine Zufallsstichprobe aus den Clustern gezogen. Alle Mitglieder der ausgewählten Cluster werden in die Stichprobe aufgenommen.
  4. Systematische Probenahme: Dabei wird jedes n-te Mitglied der Grundgesamtheit für die Stichprobe ausgewählt, wobei n das Stichprobenintervall ist. Wenn das Stichprobenintervall beispielsweise 10 und die Populationsgröße 100 beträgt, wird jedes 10. Mitglied für die Stichprobe ausgewählt.

Es ist wichtig, das geeignete Stichprobenverfahren basierend auf den Merkmalen der Bevölkerung und der zu untersuchenden Forschungsfrage auszuwählen.

Konfidenzniveau versus Fehlermarge

In einer Stichprobenerhebung hat die Vertrauensniveau misst Ihr Vertrauen, dass Ihre Stichprobe die Grundgesamtheit genau repräsentiert. Sie wird als Prozentsatz ausgedrückt und wird durch die Größe Ihrer Stichprobe und den Grad der Variabilität in Ihrer Grundgesamtheit bestimmt. Ein Konfidenzniveau von 95 % bedeutet beispielsweise, dass die Ergebnisse bei mehrmaliger Durchführung der Umfrage in 95 % der Fälle korrekt wären.

Das Fehlergrenze, andererseits ist ein Maß dafür, wie stark Ihre Umfrageergebnisse vom tatsächlichen Populationswert abweichen können. Er wird normalerweise als Prozentsatz ausgedrückt und wird durch die Größe Ihrer Stichprobe und den Grad der Variabilität in Ihrer Grundgesamtheit bestimmt. Angenommen, die Fehlerspanne für eine Umfrage beträgt plus oder minus 3 %. Wenn Sie die Umfrage in diesem Fall mehrmals durchführen würden, würde der wahre Grundgesamtheitswert in 95 % der Fälle innerhalb des Konfidenzintervalls (definiert durch den Stichprobenmittelwert plus oder minus der Fehlerspanne) liegen.

Zusammenfassend ist das Konfidenzniveau also ein Maß dafür, wie sicher Sie sind, dass Ihre Stichprobe die Grundgesamtheit genau repräsentiert. Gleichzeitig misst die Fehlerspanne, wie stark Ihre Umfrageergebnisse vom tatsächlichen Bevölkerungswert abweichen können.

Warum ist die Standardabweichung wichtig?

Die Standardabweichung misst die Streuung oder Streuung eines Datensatzes. Sie gibt an, wie stark die einzelnen Werte in einem Datensatz vom Mittelwert des Datensatzes abweichen. Bei der Berechnung des Mindeststichprobenumfangs für eine Umfrage ist die Standardabweichung von entscheidender Bedeutung, da sie Ihnen dabei hilft, festzustellen, wie viel Präzision Sie in Ihrer Stichprobe benötigen.

Wenn die Standardabweichung klein ist, liegen die Werte in der Grundgesamtheit relativ nahe am Mittelwert, sodass Sie keinen großen Stichprobenumfang benötigen, um eine gute Schätzung des Mittelwerts zu erhalten. Wenn andererseits die Standardabweichung groß ist, sind die Werte in der Grundgesamtheit stärker gestreut, sodass Sie einen größeren Stichprobenumfang benötigen, um eine gute Schätzung des Mittelwerts zu erhalten.

Im Allgemeinen gilt: Je größer die Standardabweichung, desto größer der Stichprobenumfang, den Sie benötigen, um ein bestimmtes Maß an Präzision zu erreichen. Dies liegt daran, dass eine größere Standardabweichung darauf hinweist, dass die Grundgesamtheit variabler ist, sodass Sie eine größere Stichprobe benötigen, um den Mittelwert der Grundgesamtheit genau zu schätzen.

Die Formel zur Bestimmung der minimalen Probengröße

Die Formel zur Bestimmung der für eine bestimmte Grundgesamtheit erforderlichen Mindeststichprobengröße lautet wie folgt:

S = \ frac {\ frac {z ^ 2 \ mal p \ links (1-p \ rechts)} {e ^ 2}} {1+ \ links (\ frac {z ^ 2 \ mal p \ links (1- p \ right)} {e ^ 2N} \ right)}

Wo:

  • S = Mindeststichprobengröße, die Sie anhand Ihrer Eingaben untersuchen sollten.
  • N = Gesamtbevölkerungsgröße. Dies ist die Größe des Segments oder der Population, die Sie auswerten möchten.
  • e = Fehlerspanne. Wenn Sie eine Grundgesamtheit abtasten, gibt es eine Fehlerspanne.
  • z = Wie sicher Sie sein können, dass die Bevölkerung eine Antwort innerhalb eines bestimmten Bereichs auswählen würde. Der Konfidenzprozentsatz wird in den Z-Score übersetzt, die Anzahl der Standardabweichungen, die ein bestimmter Anteil vom Mittelwert entfernt ist.
  • p = Standardabweichung (in diesem Fall 0.5%).

Douglas Karr

Douglas Karr ist CMO von Öffnen Sie EINBLICKE und Gründer der Martech Zone. Douglas hat Dutzenden erfolgreicher MarTech-Startups geholfen, war bei der Due Diligence von MarTech-Akquisitionen und -Investitionen im Wert von über 5 Milliarden US-Dollar behilflich und unterstützt weiterhin Unternehmen bei der Umsetzung und Automatisierung ihrer Vertriebs- und Marketingstrategien. Douglas ist ein international anerkannter Experte und Redner für digitale Transformation und MarTech. Douglas ist außerdem Autor eines Dummie-Ratgebers und eines Buchs über Unternehmensführung.

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