La dimensione del campione richiesto in uno studio – se si tratta di una popolazione di persone o qualcos’altro – dipende da diverse condizioni . Piccole dimensioni del campione può essere insufficiente e tenere i risultati della ricerca in questione , ma un campione di grandi dimensioni possono essere troppo costosi da analizzare . Considerando il livello di accuratezza è necessario in relazione al tipo di ricerca che si sta completando , è possibile ottimizzare la dimensione del campione in base alle proprie esigenze . Istruzioni

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Determinare l’intervallo di confidenza . L’intervallo di confidenza rappresenta il modo accurato i risultati sono . Se si dispone di un intervallo di confidenza del 5 % e il risultato del vostro studio è del 60 % positivo , il vero valore è da qualche parte tra il 65 % e il 55 % positivo .

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Calcolare il livello di confidenza con una Z -score chart . Lo Z -score è correlata alla deviazione standard ed è una regola utilizzata nelle statistiche . Se si desidera un livello di confidenza del 99 % , verrà utilizzato un Z -score diverso se siete alla ricerca di un livello di confidenza del 75 % .

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Calcolare la percentuale del campione che si prevede di rispondere affermativamente in forma decimale . Questa è un’ipotesi , ma può anche essere basata su analisi matematica e la vostra ricerca preliminare . Ad esempio , se si prevede il 70% del gruppo per rispondere positivamente alla domanda, utilizzare 0,70 in proporzione .

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Trova la tua dimensione del campione richiesta utilizzando questa formula , dove Z è la Z -score , P è la percentuale dal punto 3 e I è l’intervallo di confidenza :

( Z ²) ( P) ( 1 – P ) /I ²