Come calcolare una data dimensione del campione con la dimensione Equation Popolazione

Statistiche hanno sviluppato alcuni modi ingegnosi per modellare i dati di enormi popolazioni di dimensioni relativamente piccole del campione . Tuttavia , invece di fornire una precisione del 100 per cento , le dimensioni del campione forniscono un intervallo di confidenza intorno una deviazione standard . In altre parole , essi forniscono all'utente un'idea che entro certi parametri , i dati di dimensione del campione ha un alto grado di precisione . Il campo ha sviluppato un paio di calcoli standard per impostare questi parametri che richiedono po 'di matematica relativamente sofisticati . Istruzioni
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Determinare la dimensione della popolazione che si desidera sorvegliare un parere. Ad esempio , gli Stati Uniti contiene una popolazione di circa 300 milioni di persone .
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suppongono i parametri che si desidera utilizzare . Per questo esempio , si suppone una confidenza del 95 per cento , un margine di errore del 5 per cento , e una percentuale storica degli intervistati , con una visione simile del 50 per cento . Questa proporzione storico è l'impostazione predefinita quando non si sa .
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Calcolare alfa , e il punteggio standard di critica ( z ) . Alpha viene calcolato uno meno l'intervallo di confidenza o 1-0,95 = .05 . Il punteggio critico è determinato prendendo la prima equazione 1 - alfa /2 o 1-0,025 = .975 e poi collegare quel numero in una calcolatrice normale che si traduce in un valore di 1.96 . Calcolatrici normali possono essere trovati online e un valore medio di 0 e valore di deviazione standard di 1 devono essere utilizzati per questo risultato .
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Esaminare la formula per la dimensione del campione e inserire i numeri da i valori trovati e assunto sopra . La formula è la seguente :

Dimensione del campione = ( ( z ^ 2 X p X q ) + ME ^ 2 ) /( ME ^ 2 )

dove Z è il punteggio z , p è la percentuale storica , q è . . ( 1 - p) ed il ME è il margine di errore e N è la popolazione totale
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Inserire i numeri per l'equazione e calcolare il risultato
size

campione = ( ( 1.96 ^ 2 X 0,5 X 0,5 ) + 0,05 ^ 2 ) /0,05 ^ 2

dimensione del campione = 385