Uno degli aspetti più importanti di ogni studio è quello di determinare la dimensione del campione appropriato , che è il numero di individui di una popolazione da studiare . Un campione che è troppo piccolo può causare tutti i vostri dati per essere irrilevanti; studiando un campione di dimensioni enormi potrebbe rivelarsi un costo proibitivo . Trovare un caso, dimensione campione rappresentativo può essere difficile. Ecco alcuni passi per aiutarvi a trovare la dimensione del campione giusta per le vostre study.Things che vi serve

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ricerca la popolazione dello studio . Se la popolazione che si desidera esaminare è piccolo , allora potreste essere in grado di completare un censimento di tutti all’interno del vostro gruppo target . Se la popolazione da studiare è molto più grande , quindi il campionamento la popolazione è più efficiente .

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decidere il metodo e la progettazione dello studio . Il design e il metodo di studio deve adattarsi all’interno del vostro budget . Un paio di domande che si dovrebbe rispondere prima di iniziare l’analisi comprendono : Come hai intenzione di estrarre i dati dal campione di popolazione ? Se avete intenzione di sorvegliare i partecipanti con un questionario , come è che questionario sarà distribuito? Ad esempio , mettendo un sondaggio su Internet è molto meno costoso di mailing o polling singolarmente tutte le persone .

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Determinare il livello di precisione dello studio . In generale , i più individui che partecipano , più precisi saranno i risultati . Il livello di precisione è quanto vicino i dati campione alla popolazione totale . La differenza tra la dimensione del campione e popolazione totale è noto come errore di campionamento . Questa metrica è di solito espressa in termini di percentuale . Ad esempio, se studio mostra che il 70 per cento della popolazione utilizza un prodotto e il tasso di precisione è più o meno 5 per cento , allora è lecito concludere che tra il 65 e il 75 per cento della popolazione utilizza tale prodotto . Stimare un livello di precisione .

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Identificare il livello di confidenza . Il livello di fiducia è la misura di quanto probabilmente la vostra dimensione del campione è uguale al vero popolazione. Per esempio , un livello di confidenza del 95 per cento significherebbe che se sono stati rilevati eventuali 100 membri della popolazione totale , il 95 per cento sarebbe nell’intervallo di precisione identificato in precedenza . Una buona stima per il livello di confidenza è tra il 90 e il 98 per cento .

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Stimare variabilità. La variabilità di uno studio misura la distribuzione di attributi nella popolazione dato . In altre parole , se la popolazione è eterogenea , poi un campione più grande deve rientrare nel livello di precisione . Se una popolazione è molto simile , poi una piccola dimensione del campione può funzionare . Stimare la dimensione della caratteristica più piccoli che si vuole misurare per determinare la variabilità . Ad esempio, se si stima che il 15 per cento della popolazione utilizza un prodotto specifico e 85 per cento non lo fa, allora la variabilità sarebbe 0,15 o 15 per cento .

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Stimare il tasso di risposta . Per stimare il tasso di risposta , considerare il metodo del vostro studio e la popolazione . Il più facile è per le persone a rispondere al sondaggio , più alto sarà il tasso di risposta sarà. Inoltre , più contatti con le varie popolazioni aumenterà anche il tasso di risposta . La dimensione del campione di base è la quantità minima di risposte necessarie per il vostro studio . Perché non tutti parteciperanno , la dimensione del campione può essere aumentato per coprire chi decide di non partecipare .

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Calcola la tua taglia campione rappresentativo . Perché ci sono numerose formule per calcolare la dimensione del campione , e le formule possono variare a seconda del tipo di indagine , controlla calcolatori dimensione del campione in linea per determinare la dimensione del campione . Ognuna delle stime di cui sopra sono utilizzati nella maggior parte dei calcolatori .