ആപ്പ്: സർവേ മിനിമം സാമ്പിൾ സൈസ് കാൽക്കുലേറ്റർ
ഒരു സർവേ വികസിപ്പിച്ചെടുക്കുന്നതിനും നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു സാധുവായ പ്രതികരണം ഉണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിനും കുറച്ച് വൈദഗ്ദ്ധ്യം ആവശ്യമാണ്. ആദ്യം, നിങ്ങളുടെ ചോദ്യങ്ങൾ പ്രതികരണത്തെ പക്ഷപാതമില്ലാത്ത രീതിയിലാണ് ചോദിച്ചതെന്ന് ഉറപ്പാക്കേണ്ടതുണ്ട്. രണ്ടാമതായി, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് സാധുതയുള്ള ഫലം ലഭിക്കുന്നതിന് മതിയായ ആളുകളെ നിങ്ങൾ സർവേ ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കേണ്ടതുണ്ട്.
നിങ്ങൾ എല്ലാവരോടും ചോദിക്കേണ്ടതില്ല, ഇത് അധ്വാനവും ചെലവേറിയതുമായിരിക്കും. മാർക്കറ്റ് റിസർച്ച് കമ്പനികൾ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ആത്മവിശ്വാസം നേടുന്നതിനും ആവശ്യമായ സ്വീകർത്താക്കളുടെ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ അളവിൽ എത്തുമ്പോൾ കുറഞ്ഞ മാർജിൻ പിശകിനും വേണ്ടി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഇത് നിങ്ങളുടെ എന്നറിയപ്പെടുന്നു സാമ്പിൾ വലുപ്പം. നിങ്ങൾ സാമ്പിൾ മൊത്തത്തിലുള്ള ജനസംഖ്യയുടെ ഒരു നിശ്ചിത ശതമാനം ഒരു ലെവൽ പ്രദാനം ചെയ്യുന്ന ഒരു ഫലം കൈവരിക്കാൻ ആത്മവിശ്വാസം ഫലങ്ങൾ സാധൂകരിക്കാൻ. വ്യാപകമായി അംഗീകരിക്കപ്പെട്ട ഒരു സമവാക്യം ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് സാധുതയുള്ളത് നിർണ്ണയിക്കാൻ കഴിയും സാമ്പിൾ വലുപ്പം അത് ജനസംഖ്യയെ മൊത്തത്തിൽ പ്രതിനിധീകരിക്കും.
നിങ്ങൾ ഇത് RSS അല്ലെങ്കിൽ ഇമെയിൽ വഴി വായിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഉപകരണം ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് സൈറ്റിലൂടെ ക്ലിക്കുചെയ്യുക:
നിങ്ങളുടെ സർവേ സാമ്പിൾ വലുപ്പം കണക്കാക്കുക
സാമ്പിൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കും?
മുഴുവൻ ജനസംഖ്യയുടെയും സവിശേഷതകളെക്കുറിച്ചുള്ള അനുമാനങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്നതിനായി ഒരു വലിയ ജനസംഖ്യയിൽ നിന്ന് വ്യക്തികളുടെ ഒരു ഉപവിഭാഗം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ് സാമ്പിൾ. ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനും ജനസംഖ്യയെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിനും ഇത് പലപ്പോഴും ഗവേഷണ പഠനങ്ങളിലും വോട്ടെടുപ്പുകളിലും ഉപയോഗിക്കുന്നു.
സാമ്പിൾ എടുക്കുന്നതിനുള്ള വിവിധ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കാം, അവയിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
- ലളിതമായ റാൻഡം സാമ്പിൾ: ഒരു ലിസ്റ്റിൽ നിന്ന് പേരുകൾ ക്രമരഹിതമായി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതോ റാൻഡം നമ്പർ ജനറേറ്റർ ഉപയോഗിക്കുന്നതോ പോലുള്ള, ക്രമരഹിതമായ രീതി ഉപയോഗിച്ച് പോപ്പുലേഷനിൽ നിന്ന് ഒരു സാമ്പിൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ജനസംഖ്യയിലെ ഓരോ അംഗത്തിനും സാമ്പിളിനായി തിരഞ്ഞെടുക്കപ്പെടാനുള്ള തുല്യ അവസരമുണ്ടെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
- സ്ട്രാറ്റിഫൈഡ് സാമ്പിൾ ചില സ്വഭാവസവിശേഷതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ജനസംഖ്യയെ ഉപഗ്രൂപ്പുകളായി (സ്ട്രാറ്റ) വിഭജിച്ച് ഓരോ സ്ട്രാറ്റത്തിൽ നിന്നും ക്രമരഹിതമായ സാമ്പിൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതും ഉൾപ്പെടുന്നു. സാമ്പിൾ ജനസംഖ്യയിലെ വിവിധ ഉപഗ്രൂപ്പുകളുടെ പ്രതിനിധിയാണെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
- ക്ലസ്റ്റർ സാമ്പിൾ: ജനസംഖ്യയെ ചെറിയ ഗ്രൂപ്പുകളായി (ക്ലസ്റ്ററുകൾ) വിഭജിച്ച് ക്ലസ്റ്ററുകളുടെ ക്രമരഹിതമായ സാമ്പിൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. തിരഞ്ഞെടുത്ത ക്ലസ്റ്ററുകളിലെ എല്ലാ അംഗങ്ങളും സാമ്പിളിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്.
- വ്യവസ്ഥാപിത സാമ്പിൾ: സാമ്പിളിനായി ജനസംഖ്യയിലെ ഓരോ n-ാമത്തെ അംഗത്തെയും തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു, ഇവിടെ n എന്നത് സാമ്പിൾ ഇടവേളയാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, സാമ്പിൾ ഇടവേള 10 ഉം ജനസംഖ്യയുടെ വലുപ്പം 100 ഉം ആണെങ്കിൽ, ഓരോ 10-ാമത്തെ അംഗത്തെയും സാമ്പിളിനായി തിരഞ്ഞെടുക്കും.
ജനസംഖ്യയുടെ സവിശേഷതകളും പഠിക്കുന്ന ഗവേഷണ ചോദ്യവും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉചിതമായ സാമ്പിൾ രീതി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് പ്രധാനമാണ്.
കോൺഫിഡൻസ് ലെവൽ വേഴ്സസ് എറർ മാർജിൻ
ഒരു സാമ്പിൾ സർവേയിൽ, ദി അത്മവിശ്വാസത്തിന്റെ അളവ് നിങ്ങളുടെ സാമ്പിൾ ജനസംഖ്യയെ കൃത്യമായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു എന്ന നിങ്ങളുടെ ആത്മവിശ്വാസം അളക്കുന്നു. ഇത് ഒരു ശതമാനമായി പ്രകടിപ്പിക്കുകയും നിങ്ങളുടെ സാമ്പിളിന്റെ വലുപ്പവും നിങ്ങളുടെ ജനസംഖ്യയിലെ വ്യതിയാനത്തിന്റെ നിലവാരവും അനുസരിച്ചാണ് നിർണ്ണയിക്കുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, 95% ആത്മവിശ്വാസം എന്നതിനർത്ഥം നിങ്ങൾ ഒന്നിലധികം തവണ സർവേ നടത്തുകയാണെങ്കിൽ, ഫലങ്ങൾ 95% സമയവും കൃത്യമായിരിക്കും എന്നാണ്.
ദി പിശക് മാർജിൻമറുവശത്ത്, നിങ്ങളുടെ സർവേ ഫലങ്ങൾ യഥാർത്ഥ ജനസംഖ്യാ മൂല്യത്തിൽ നിന്ന് എത്രമാത്രം വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കാം എന്നതിന്റെ അളവുകോലാണ്. ഇത് സാധാരണയായി ഒരു ശതമാനമായി പ്രകടിപ്പിക്കുകയും നിങ്ങളുടെ സാമ്പിളിന്റെ വലുപ്പവും നിങ്ങളുടെ ജനസംഖ്യയിലെ വ്യതിയാനത്തിന്റെ നിലവാരവും അനുസരിച്ചാണ് നിർണ്ണയിക്കുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സർവേയുടെ പിശക് മാർജിൻ പ്ലസ് അല്ലെങ്കിൽ മൈനസ് 3% ആണെന്ന് കരുതുക. അങ്ങനെയെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ഒന്നിലധികം തവണ സർവേ നടത്തുകയാണെങ്കിൽ, യഥാർത്ഥ പോപ്പുലേഷൻ മൂല്യം 95% സമയവും ആത്മവിശ്വാസ ഇടവേളയിൽ (സാമ്പിൾ ശരാശരി പ്ലസ് അല്ലെങ്കിൽ മൈനസ് പിശക് മാർജിൻ നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നത്) വരും.
അതിനാൽ, ചുരുക്കത്തിൽ, നിങ്ങളുടെ സാമ്പിൾ ജനസംഖ്യയെ കൃത്യമായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നുവെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് എത്രത്തോളം ആത്മവിശ്വാസമുണ്ട് എന്നതിന്റെ അളവുകോലാണ് ആത്മവിശ്വാസ നില. അതേ സമയം, നിങ്ങളുടെ സർവേ ഫലങ്ങൾ യഥാർത്ഥ ജനസംഖ്യാ മൂല്യത്തിൽ നിന്ന് എത്രമാത്രം വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കാമെന്ന് പിശക് മാർജിൻ അളക്കുന്നു.
സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ പ്രധാനമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ ഒരു കൂട്ടം ഡാറ്റയുടെ വ്യാപനമോ വ്യാപനമോ അളക്കുന്നു. ഒരു ഡാറ്റാഗണത്തിലെ വ്യക്തിഗത മൂല്യങ്ങൾ ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ ശരാശരിയിൽ നിന്ന് എത്രത്തോളം വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നുവെന്ന് ഇത് നിങ്ങളോട് പറയുന്നു. ഒരു സർവേയുടെ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ സാമ്പിൾ വലുപ്പം കണക്കാക്കുമ്പോൾ, സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്, കാരണം നിങ്ങളുടെ സാമ്പിളിൽ നിങ്ങൾക്ക് എത്ര കൃത്യത വേണമെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.
സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ ചെറുതാണെങ്കിൽ, പോപ്പുലേഷനിലെ മൂല്യങ്ങൾ ശരാശരിയോട് താരതമ്യേന അടുത്താണ്, അതിനാൽ ശരാശരിയുടെ നല്ല മതിപ്പ് ലഭിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് വലിയ സാമ്പിൾ വലുപ്പം ആവശ്യമില്ല. മറുവശത്ത്, സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ വലുതാണെങ്കിൽ, ജനസംഖ്യയിലെ മൂല്യങ്ങൾ കൂടുതൽ ചിതറിക്കിടക്കുന്നു, അതിനാൽ ശരാശരിയുടെ നല്ല മതിപ്പ് ലഭിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് ഒരു വലിയ സാമ്പിൾ വലുപ്പം ആവശ്യമാണ്.
പൊതുവേ, വലിയ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ, വലിയ സാമ്പിൾ സൈസ് നിങ്ങൾ ഒരു നിശ്ചിത ലെവൽ കൃത്യത കൈവരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. കാരണം, ഒരു വലിയ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ പോപ്പുലേഷൻ കൂടുതൽ വേരിയബിൾ ആണെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു, അതിനാൽ ജനസംഖ്യയുടെ ശരാശരി കൃത്യമായി കണക്കാക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു വലിയ സാമ്പിൾ ആവശ്യമാണ്.
കുറഞ്ഞ സാമ്പിൾ വലുപ്പം നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനുള്ള ഫോർമുല
തന്നിരിക്കുന്ന ജനസംഖ്യയ്ക്ക് ആവശ്യമായ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ സാമ്പിൾ വലുപ്പം നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനുള്ള ഫോർമുല ഇപ്രകാരമാണ്:
എവിടെ:
- S = നിങ്ങളുടെ ഇൻപുട്ടുകൾ നൽകിയ സർവേ ചെയ്യേണ്ട ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ സാമ്പിൾ വലുപ്പം.
- N = മൊത്തം ജനസംഖ്യാ വലിപ്പം. നിങ്ങൾ വിലയിരുത്താൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന സെഗ്മെന്റിന്റെയോ ജനസംഖ്യയുടെയോ വലുപ്പമാണിത്.
- e = മാർജിൻ ഓഫ് എറർ. നിങ്ങൾ ഒരു ജനസംഖ്യ സാമ്പിൾ ചെയ്യുമ്പോൾ, പിശകിന്റെ ഒരു മാർജിൻ ഉണ്ടാകും.
- z = ജനസംഖ്യ ഒരു പ്രത്യേക പരിധിക്കുള്ളിൽ ഉത്തരം തിരഞ്ഞെടുക്കുമെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് എത്രമാത്രം ആത്മവിശ്വാസമുണ്ട്. ആത്മവിശ്വാസത്തിന്റെ ശതമാനം z-സ്കോറിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു, ഒരു നിശ്ചിത അനുപാതത്തിലുള്ള സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷനുകളുടെ എണ്ണം ശരാശരിയിൽ നിന്ന് അകലെയാണ്.
- p = സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ (ഈ സാഹചര്യത്തിൽ 0.5%).