როგორ გამოვთვალოთ ნიმუშების რაოდენობა: 14 ნაბიჯი (სურათებით)

2024 ავტორი: Jason Gerald | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2024-01-02 02:46

სამეცნიერო კვლევა ხშირად ეყრდნობა მოსახლეობის კონკრეტულ ნიმუშზე გადანაწილებულ კვლევებს. თუ გსურთ, რომ ნიმუში ზუსტად წარმოადგენდეს პოპულაციის მდგომარეობას, განსაზღვრეთ ნიმუშების შესაბამისი რაოდენობა. ნიმუშების საჭირო რაოდენობის გამოსათვლელად, თქვენ უნდა განსაზღვროთ რამდენიმე რიცხვი და შეიყვანოთ ისინი შესაბამის ფორმულაში.

ნაბიჯი

ნაწილი 1 4 -დან: ძირითადი რიცხვების განსაზღვრა

ნაბიჯი 1. იცოდეთ მოსახლეობის რაოდენობა

მოსახლეობის რაოდენობა არის იმ ადამიანების საერთო რაოდენობა, რომლებიც აკმაყოფილებენ თქვენს მიერ გამოყენებულ დემოგრაფიულ კრიტერიუმებს. დიდი კვლევებისთვის შეგიძლიათ გამოიყენოთ შეფასებები ზუსტი მნიშვნელობების შესაცვლელად.

• სიზუსტე უფრო მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს მაშინ, როდესაც თქვენი ფოკუსი უფრო მცირეა. მაგალითად, თუ გსურთ ადგილობრივი ორგანიზაციის წევრების ან მცირე ბიზნესის თანამშრომლების გამოკითხვა ჩაატაროთ, მოსახლეობის რაოდენობა უნდა იყოს ზუსტი, თუ ადამიანების რაოდენობა თორმეტ ადამიანზე ნაკლებია ან დაახლოებით.
• დიდი გამოკითხვები მოსახლეობის რაოდენობის შემცირების საშუალებას იძლევა. მაგალითად, თუ თქვენი დემოგრაფიული კრიტერიუმია ინდონეზიაში მცხოვრები ყველა ადამიანი, შეგიძლიათ გამოიყენოთ 270 მილიონი მოსახლეობის სავარაუდო მაჩვენებელი, თუმცა რეალური მაჩვენებელი შეიძლება იყოს რამდენიმე ასეული ათასით უფრო მაღალი ან დაბალი.

ნაბიჯი 2. შეცდომის ზღვრის განსაზღვრა

შეცდომის ზღვარი ან "ნდობის ინტერვალი" არის იმ რაოდენობის შეცდომა იმ შედეგში, რომლის მზადყოფნასაც აპირებთ.

• ცდომილების ზღვარი არის პროცენტული მაჩვენებელი, რომელიც აჩვენებს იმ შედეგების სიზუსტეს, რასაც თქვენ იღებთ ნიმუშიდან, მთელი კვლევის პოპულაციის რეალურ შედეგებთან შედარებით.
• რაც უფრო მცირეა შეცდომის ზღვარი, მით უფრო ზუსტი იქნება თქვენი პასუხი. თუმცა, თქვენთვის საჭირო ნიმუში უფრო დიდი გახდება.

• როდესაც გამოკითხვის შედეგები ნაჩვენებია, შეცდომის ზღვარი ჩვეულებრივ წარმოდგენილია როგორც პლუს ან მინუს პროცენტი. მაგალითი: "მოქალაქეთა 35% ეთანხმება A არჩევანს, ცდომილების ზღვარი +/- 5%"

  ამ მაგალითში, ცდომილება მიუთითებს იმაზე, რომ თუ მთელ მოსახლეობას დაუსვამს ერთსა და იმავე კითხვას, თქვენ "გჯერათ", რომ 30% (35 - 5) და 40% (35 + 5) შორის დაეთანხმება A არჩევანს

ნაბიჯი 3. განსაზღვრეთ ნდობის დონე

ნდობის დონის კონცეფცია მჭიდროდ არის დაკავშირებული ნდობის ინტერვალთან (ცდომილების ზღვარი). ეს რიცხვი მიუთითებს იმაზე, თუ რამდენად გჯერათ, რამდენად კარგად წარმოადგენს ნიმუში მოსახლეობას შეცდომის ზღვარზე.

• თუ თქვენ ირჩევთ 95% ნდობის დონეს, თქვენ 95% დარწმუნებული ხართ, რომ მიღებული შედეგები ზუსტია შეცდომის ზღვარს ქვემოთ.
• ნდობის უმაღლესი დონე იწვევს უფრო მაღალ სიზუსტეს, მაგრამ თქვენ გჭირდებათ მეტი რაოდენობის ნიმუში. ხშირად გამოყენებული ნდობის დონეა 90%, 95%და 99%.
• დავუშვათ, რომ თქვენ იყენებთ 95% ნდობის დონეს შეცდომის ზღვრის საფეხურზე ნახსენები მაგალითისთვის. ანუ, თქვენ 95% დარწმუნებული ხართ, რომ მოსახლეობის 30% -დან 40% დაეთანხმება არჩევანს A.

ნაბიჯი 4. სტანდარტული გადახრის განსაზღვრა

სტანდარტული გადახრა ან სტანდარტული გადახრა მიუთითებს იმაზე, თუ რამდენ ვარიაციას ელოდებით რესპონდენტების პასუხებს შორის.

• ექსტრემალური პასუხები ჩვეულებრივ უფრო ზუსტია ვიდრე ზომიერი პასუხები.

  • თუ გამოკითხულთა 99% -მა უპასუხა "დიახ" და მხოლოდ 1% -მა უპასუხა "არა", სავარაუდოა, რომ ნიმუში ზუსტად წარმოაჩენს მოსახლეობას.
  • მეორეს მხრივ, თუ 45% -მა უპასუხა "დიახ" და 55% -მა უპასუხა "არა", შეცდომის ალბათობა უფრო დიდია.
• ვინაიდან ამ მნიშვნელობის დადგენა ძნელია გამოკითხვის დროს, მკვლევართა უმეტესობა იყენებს რიცხვს 0.5 (50%). ეს არის ყველაზე ცუდი პროცენტული სცენარი. ეს მაჩვენებელი უზრუნველყოფს, რომ ნიმუშის ზომა საკმარისად დიდი იყოს მოსახლეობის ზუსტად წარმოსადგენად ნდობის ინტერვალისა და ნდობის დონის ფარგლებში.

ნაბიჯი 5. გამოთვალეთ Z- ქულა ან z- ანგარიში

Z- ქულა არის მუდმივი მნიშვნელობა, რომელიც ავტომატურად განისაზღვრება ნდობის დონის საფუძველზე. ეს რიცხვი არის "სტანდარტული ნორმალური ქულა", ან სტანდარტული გადახრების რაოდენობა (სტანდარტული მანძილი) რესპონდენტის პასუხსა და მოსახლეობის საშუალო მაჩვენებელს შორის.

• თქვენ შეგიძლიათ გამოთვალოთ თქვენი z ქულა ხელით, გამოიყენოთ ონლაინ კალკულატორი, ან იპოვოთ ის z- ქულის ცხრილის გამოყენებით. ეს მეთოდები შედარებით რთულია.

• იმის გამო, რომ არსებობს რამოდენიმე ხშირად გამოყენებული ნდობის დონე, მკვლევარების უმეტესობას ახსოვს მხოლოდ z ქულა ყველაზე ხშირად გამოყენებული ნდობის დონეებისთვის:

  • 80% ნდობის დონე => z ქულა 1, 28
  • 85% ნდობის დონე => z ქულა 1, 44
  • 90% ნდობის დონე => z ქულა 1, 65
  • 95% ნდობის დონე => z ქულა 1, 96
  • 99% ნდობის დონე => z ქულა 2.58

ნაწილი 2 4: სტანდარტული ფორმულების გამოყენება

ნაბიჯი 1. შეხედეთ განტოლებას

თუ თქვენ გაქვთ მცირე და საშუალო ზომის მოსახლეობა და ყველა ძირითადი რიცხვი ცნობილია, გამოიყენეთ სტანდარტული ფორმულა. ნიმუშის ზომის განსაზღვრის სტანდარტული ფორმულაა:

• ნიმუშების რაოდენობა = ^{[ზ2 * p (1-p)] / ე2 / _{1 + [ზ2 * p (1-p)] / ე2 * N}}]

  • N = მოსახლეობა
  • z = ანგარიში z
  • e = შეცდომის ზღვარი
  • p = სტანდარტული გადახრა

ნაბიჯი 2. შეიყვანეთ რიცხვები

შეცვალეთ ცვლადი აღნიშვნა თქვენს მიერ ჩატარებული კონკრეტული გამოკითხვის ნომრით.

• მაგალითი: განსაზღვრეთ ნიმუშის იდეალური ზომა 425 ადამიანის მოსახლეობისთვის. გამოიყენეთ 99% ნდობის დონე, 50% სტანდარტული გადახრა და 5% ცდომილება.
• 99% ნდობის დონისთვის, z- ქულა არის 2.58.

• ნიშნავს:

  • N = 425
  • z = 2.58
  • e = 0.05
  • p = 0.5

ნაბიჯი 3. გამოთვალეთ

ამოხსენი განტოლება რიცხვების გამოყენებით. შედეგი არის თქვენთვის საჭირო ნიმუშების რაოდენობა.

• მაგალითი: ნიმუშების რაოდენობა = [ზ² * p (1-p)] / ე² / _{1 + [ზ² * p (1-p)] / ე² * N ]}
  • = ^{[2, 582 * 0, 5(1-0, 5)] / 0, 052 / _{1 + [2, 582 * 0, 5(1-0, 5)] / 0, 052 * 425 ]}}
  • = ^{[6, 6564 * 0, 25] / 0.0025} / _{1 + [6, 6564 * 0, 25] / 1, 0625 ]}
  • = 665 / 2, 5663
  • = 259, 39 (საბოლოო პასუხი)

ნაწილი 3 მეოთხედან: ფორმულების შექმნა უცნობი ან ძალიან დიდი მოსახლეობისათვის

ნაბიჯი 1. შეხედეთ ფორმულას

თუ თქვენ გაქვთ ძალიან დიდი მოსახლეობა ან მოსახლეობა, რომლის წევრების რაოდენობა უცნობია, უნდა გამოიყენოთ მეორადი ფორმულა. თუ სხვა ძირითადი რიცხვები ცნობილია, გამოიყენეთ განტოლება:

• ნიმუშების რაოდენობა = [z² * p (1-p)] / ე²

  • z = ანგარიში z
  • e = შეცდომის ზღვარი
  • p = სტანდარტული გადახრა
• ეს განტოლება არის სრული ფორმულის მხოლოდ მრიცხველი ნაწილი.

ნაბიჯი 2. შეაერთეთ რიცხვები განტოლებაში

შეცვალეთ ცვლადი აღნიშვნა იმ ნომრით, რომელიც გამოკითხვისთვის გამოიყენეთ.

• მაგალითი: განსაზღვრეთ ნიმუშის ზომა უცნობი მოსახლეობისათვის 90% ნდობის დონით, 50% სტანდარტული გადახრით და 3% ცდომილებით.
• 90% -იანი ნდობის დონისთვის, გამოყენებული z- ქულა არის 1.65.

• ნიშნავს:

  • z = 1.65
  • e = 0.03
  • p = 0.5

ნაბიჯი 3. გამოთვალეთ

რიცხვების ფორმულაში ჩართვის შემდეგ ამოხსენით განტოლება. საბოლოო პასუხი არის საჭირო ნიმუშების რაოდენობა.

• მაგალითი: ნიმუშების რაოდენობა = [z² * p (1-p)] / ე²
  • = [1, 65² * 0, 5(1-0, 5)] / 0, 03²
  • = [2, 7225 * 0, 25] / 0, 0009
  • = 0, 6806 / 0, 0009
  • = 756, 22 (საბოლოო პასუხი)

მეოთხე ნაწილი 4: ნაწილი მეოთხე: სლოვინის გამოყენება. ფორმულა

ნაბიჯი 1. შეხედეთ ფორმულას

სლოვინის ფორმულა არის ზოგადი განტოლება, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას მოსახლეობის შესაფასებლად, როდესაც მოსახლეობის ხასიათი უცნობია. გამოყენებული ფორმულა არის:

• ნიმუშების რაოდენობა = N / (1 + N*ე²)

  • N = მოსახლეობა
  • e = შეცდომის ზღვარი
• გაითვალისწინეთ, რომ ეს არის ყველაზე ნაკლებად ზუსტი ფორმულა, ამიტომ არ არის იდეალური. გამოიყენეთ ეს ფორმულა მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ ვერ ხვდებით სტანდარტული გადახრისა და ნდობის დონეს, ასე რომ თქვენ მაინც ვერ განსაზღვრავთ z- ქულას.

ნაბიჯი 2. შეიყვანეთ რიცხვები

შეცვალეთ თითოეული ცვლადის აღნიშვნა გამოკითხვის კონკრეტული ნომრით.

• მაგალითი: გამოთვალეთ ნიმუშის ზომა 240 მოსახლეობისთვის ცდომილების ზღვარი 4%.

• ნიშნავს:

  • N = 240
  • e = 0.04

ნაბიჯი 3. გამოთვალეთ

ამოხსენით განტოლებები თქვენი გამოკითხვისათვის დამახასიათებელი რიცხვების გამოყენებით. საბოლოო პასუხი არის თქვენთვის საჭირო ნიმუშების რაოდენობა.

• მაგალითი: ნიმუშების რაოდენობა = N / (1 + N*ე²)

  • = 240 / (1 + 240 * 0, 04²)
  • = 240 / (1 + 240 * 0, 0016)
  • = 240 / (1 + 0, 384)
  • = 240 / (1, 384)
  • = 173, 41 (საბოლოო პასუხი)