Kalkulator Matematik
Kalkulator Saiz Sampel
Kira saiz sampel berdasarkan saiz populasi, tahap keyakinan dan margin ralat.
Kalkulator Saiz Sampel
%
Isi kandungan
| ◦Apakah definisi saiz sampel? |
| ◦Memahami saiz sampel |
| ◦Adakah penting untuk mempunyai saiz persampelan yang signifikan secara statistik? |
Apakah definisi saiz sampel?
Bilangan respons yang anda dapat daripada tinjauan anda dipanggil saiz sampel. Oleh kerana hanya sebahagian kecil daripada populasi sasaran yang berminat dengan pendapat dan tingkah laku anda, ia dipanggil "sampel". Satu cara untuk membuat sampel adalah menggunakan "sampel rawak", di mana responden dipilih secara rawak daripada keseluruhan populasi.
Mari kita lihat topik berikut dengan definisi ini.
Terdapat banyak cara untuk mentafsir keputusan sampel anda
Ini ialah formula yang mengira saiz sampel
Adalah penting untuk mempunyai saiz sampel yang mencukupi untuk tinjauan
Apakah kepentingan saiz sampel berbeza antara jenis tinjauan
Memahami saiz sampel
Ini ialah istilah utama untuk membantu anda mengira saiz sampel anda.
Saiz populasi ialah jumlah bilangan orang yang tinggal dalam populasi yang anda ingin pelajari. Jika anda mengambil sampel rawak daripada penduduk AS, populasi anda adalah kira-kira 317 juta. Saiz populasi juga ditentukan oleh bilangan pekerja dalam syarikat anda jika anda meninjaunya.
Margin ralat: Ini ialah peratusan yang menunjukkan kemungkinan anda mendapat hasil tinjauan anda untuk menggambarkan pandangan keseluruhan populasi dengan tepat. Semakin rendah margin ralat, anda akan lebih hampir untuk mendapatkan jawapan yang tepat pada tahap keyakinan tertentu.
Tahap keyakinan pensampelan (atau keyakinan): Ini ialah peratusan sejauh mana anda yakin bahawa populasi akan memilih jawapan dalam julat tertentu. Sebagai contoh, tahap keyakinan 95% bermakna anda boleh 95% pasti bahawa keputusan adalah antara nombor xy.
Adakah penting untuk mempunyai saiz persampelan yang signifikan secara statistik?
Peraturan praktikal ialah semakin besar saiz sampel anda, secara statistik, semakin besar kepentingan keputusan anda. Ini bermakna peluang berlaku secara kebetulan lebih kecil.
Anda mungkin tertanya-tanya sama ada saiz sampel yang ketara secara statistik adalah penting. Ia adalah situasi individu. Walaupun anda tidak mempunyai sampel yang cukup besar untuk mewakili keseluruhan populasi, pensampelan tinjauan masih boleh memberikan maklumat yang berharga. Maklum balas pelanggan boleh digunakan tanpa mengira sama ada anda mempunyai saiz persampelan yang ketara secara statistik. Anda boleh mendapatkan pandangan berharga daripada pelanggan dengan mendengar pendapat mereka.
Walau bagaimanapun, peninjau mesti berhati-hati untuk memilih sampel saiz yang sesuai untuk mewakili populasi.
Pengarang artikel
Parmis Kazemi
Parmis adalah pencipta kandungan yang mempunyai minat untuk menulis dan mencipta perkara baru. Dia juga sangat berminat dengan teknologi dan suka belajar perkara baru.
Kalkulator Saiz Sampel Bahasa Melayu
Diterbitkan: Tue May 31 2022
Dalam kategori Kalkulator matematik
Tambahkan Kalkulator Saiz Sampel ke laman web anda sendiri