Kalkulator: Hitung Ukuran Sampel Minimum Survei Anda

Kalkulator Online Untuk Menghitung Ukuran Sampel Untuk Survei

Mengembangkan survei dan memastikan Anda memiliki respons yang valid yang dapat dijadikan dasar keputusan bisnis Anda membutuhkan sedikit keahlian. Pertama, Anda harus memastikan bahwa pertanyaan Anda diajukan dengan cara yang tidak bias. Kedua, Anda harus memastikan bahwa Anda mensurvei cukup banyak orang untuk mendapatkan hasil yang valid secara statistik.

Anda tidak perlu bertanya pada setiap orang, ini akan memakan banyak tenaga dan cukup mahal. Perusahaan riset pasar bekerja untuk mencapai tingkat kepercayaan yang tinggi, margin kesalahan yang rendah sambil mencapai jumlah minimum penerima yang diperlukan. Ini dikenal sebagai milik Anda ukuran sampel. Kamu adalah Sampling persentase tertentu dari keseluruhan populasi yang untuk mencapai hasil yang memberikan tingkat kepercayaan untuk memvalidasi hasil. Memanfaatkan rumus yang diterima secara luas, Anda dapat menentukan yang valid ukuran sampel yang akan merepresentasikan populasi secara keseluruhan.



Jika Anda membaca ini melalui RSS atau email, klik ke situs untuk menggunakan alat:

Hitung Ukuran Sampel Survei Anda

Bagaimana Cara Kerja Pengambilan Sampel?

Rumus untuk Menentukan Ukuran Sampel Minimum

Rumus untuk menentukan ukuran sampel minimum yang diperlukan untuk suatu populasi adalah sebagai berikut:

S = \ frac {\ frac {z ^ 2 \ times p \ left (1-p \ right)} {e ^ 2}} {1+ \ left (\ frac {z ^ 2 \ times p \ left (1- p \ kanan)} {e ^ 2N} \ kanan)}

Dimana:

  • S = Ukuran sampel minimum yang harus Anda survei mengingat masukan Anda.
  • N = Jumlah total populasi. Ini adalah ukuran segmen atau populasi yang ingin Anda evaluasi.
  • e = Margin Kesalahan. Setiap kali Anda mengambil sampel suatu populasi, akan ada margin kesalahan dalam hasil.
  • z = Seberapa yakin Anda bahwa populasi akan memilih jawaban dalam kisaran tertentu. Persentase kepercayaan diterjemahkan ke skor-z, jumlah standar deviasi proporsi tertentu jauh dari rata-rata.
  • p = Standar deviasi (dalam hal ini 0.5%).

Bagaimana menurut Anda?

Situs ini menggunakan Akismet untuk mengurangi spam. Pelajari bagaimana data komentar Anda diproses.