कॅल्क्युलेटर: आपल्या सर्वेक्षणाच्या किमान नमुना आकाराची गणना करा

एक सर्वेक्षण विकसित करणे आणि तुमच्याकडे वैध प्रतिसाद आहे याची खात्री करण्यासाठी तुम्ही तुमचे व्यावसायिक निर्णय घेऊ शकता, यासाठी थोडेसे कौशल्य आवश्यक आहे. प्रथम, तुम्हाला हे सुनिश्चित करावे लागेल की तुमचे प्रश्न अशा रीतीने विचारले गेले आहेत जे प्रतिसादाचा पक्षपात करणार नाहीत. दुसरे, तुम्हाला हे सुनिश्चित करावे लागेल की तुम्ही संख्याशास्त्रीयदृष्ट्या वैध निकाल मिळविण्यासाठी पुरेशा लोकांचे सर्वेक्षण केले आहे.

तुम्हाला प्रत्येक व्यक्तीला विचारण्याची गरज नाही, हे श्रम-केंद्रित आणि बरेच महाग असेल. मार्केट रिसर्च कंपन्या आत्मविश्वासाची उच्च पातळी आणि किमान आवश्यक प्राप्तकर्त्यांपर्यंत पोहोचताना त्रुटीचे कमी अंतर मिळवण्यासाठी कार्य करतात. हे आपले म्हणून ओळखले जाते नमुन्याचा आकार. तुम्ही आहात नमुना एकूण लोकसंख्येची एक विशिष्ट टक्केवारी एक परिणाम प्राप्त करण्यासाठी जे एक स्तर प्रदान करते आत्मविश्वास परिणाम प्रमाणित करण्यासाठी. मोठ्या प्रमाणावर स्वीकारल्या गेलेल्या फॉर्म्युलाचा वापर करून आपण एक वैध निश्चित करू शकता नमुन्याचा आकार जे संपूर्ण लोकसंख्येचे प्रतिनिधित्व करेल.

आपण हे आरएसएस किंवा ईमेलद्वारे वाचत असल्यास, साधन वापरण्यासाठी साइटवर क्लिक करा:

आपल्या सर्वेक्षण नमुना आकाराची गणना करा

सॅम्पलिंग कसे कार्य करते?

सॅम्पलिंग ही संपूर्ण लोकसंख्येच्या वैशिष्ट्यांबद्दल निष्कर्ष काढण्यासाठी मोठ्या लोकसंख्येतील व्यक्तींचा उपसंच निवडण्याची प्रक्रिया आहे. डेटा गोळा करण्यासाठी आणि लोकसंख्येबद्दल अंदाज बांधण्यासाठी हे सहसा संशोधन अभ्यास आणि सर्वेक्षणांमध्ये वापरले जाते.

सॅम्पलिंगच्या अनेक वेगवेगळ्या पद्धती वापरल्या जाऊ शकतात, यासह:

1. साधे यादृच्छिक नमुना: यामध्ये यादृच्छिक पद्धतीने लोकसंख्येमधून नमुना निवडणे समाविष्ट आहे, जसे की सूचीमधून यादृच्छिकपणे नावे निवडणे किंवा यादृच्छिक क्रमांक जनरेटर वापरणे. हे सुनिश्चित करते की लोकसंख्येतील प्रत्येक सदस्याला नमुन्यासाठी निवडले जाण्याची समान संधी आहे.
2. स्तरीकृत नमुना विशिष्ट वैशिष्ट्यांवर आधारित लोकसंख्येचे उपसमूहांमध्ये (स्तर) विभाजन करणे आणि नंतर प्रत्येक स्तरातून एक यादृच्छिक नमुना निवडणे समाविष्ट आहे. हे सुनिश्चित करते की नमुना लोकसंख्येतील विविध उपसमूहांचा प्रतिनिधी आहे.
3. क्लस्टर सॅम्पलिंग: यामध्ये लोकसंख्येचे लहान गटांमध्ये (क्लस्टर) विभाजन करणे आणि नंतर क्लस्टर्सचा यादृच्छिक नमुना निवडणे समाविष्ट आहे. निवडलेल्या क्लस्टर्सचे सर्व सदस्य नमुन्यामध्ये समाविष्ट केले आहेत.
4. पद्धतशीर नमुना: यामध्ये नमुन्यासाठी लोकसंख्येच्या प्रत्येक nव्या सदस्याची निवड करणे समाविष्ट आहे, जेथे n हे सॅम्पलिंग अंतराल आहे. उदाहरणार्थ, जर सॅम्पलिंग इंटरव्हल 10 असेल आणि लोकसंख्येचा आकार 100 असेल, तर प्रत्येक 10व्या सदस्याला नमुन्यासाठी निवडले जाईल.

लोकसंख्येची वैशिष्ट्ये आणि अभ्यासात असलेल्या संशोधन प्रश्नावर आधारित योग्य नमुना पद्धत निवडणे महत्त्वाचे आहे.

कॉन्फिडन्स लेव्हल विरुद्ध एरर मार्जिन

नमुना सर्वेक्षणात, द आत्मविश्वास पातळी तुमचा नमुना लोकसंख्येचे अचूक प्रतिनिधित्व करतो हा तुमचा आत्मविश्वास मोजतो. हे टक्केवारी म्‍हणून व्‍यक्‍त केले जाते आणि तुमच्‍या नमुन्‍याचा आकार आणि तुमच्‍या लोकसंख्येतील परिवर्तनशीलतेच्‍या स्‍तरावरून निर्धारित केले जाते. उदाहरणार्थ, 95% च्या आत्मविश्वास पातळीचा अर्थ असा आहे की जर तुम्ही सर्वेक्षण अनेक वेळा केले तर परिणाम 95% वेळेस अचूक असतील.

अगोदर निर्देश केलेल्या बाबीसंबंधी बोलताना त्रुटी समास, दुसरीकडे, तुमचे सर्वेक्षण परिणाम खर्‍या लोकसंख्येच्या मूल्यापेक्षा किती भिन्न असू शकतात याचे मोजमाप आहे. हे सामान्यत: टक्केवारी म्हणून व्यक्त केले जाते आणि तुमच्या नमुन्याच्या आकारानुसार आणि तुमच्या लोकसंख्येतील परिवर्तनशीलतेच्या पातळीनुसार निर्धारित केले जाते. उदाहरणार्थ, समजा सर्वेक्षणासाठी त्रुटी मार्जिन अधिक किंवा उणे 3% आहे. त्या बाबतीत, जर तुम्ही सर्वेक्षण अनेक वेळा केले असेल, तर खरे लोकसंख्या मूल्य 95% वेळेत आत्मविश्वास मध्यांतरात (नमुन्याच्या सरासरी अधिक किंवा वजा मार्जिनद्वारे परिभाषित) मध्ये येईल.

म्हणून, सारांशात, आत्मविश्वास पातळी हा तुमचा नमुना लोकसंख्येचे अचूक प्रतिनिधित्व करतो यावर तुमचा किती विश्वास आहे याचे मोजमाप आहे. त्याच वेळी, एरर मार्जिन हे मोजते की तुमचे सर्वेक्षण परिणाम वास्तविक लोकसंख्येच्या मूल्यापेक्षा किती भिन्न असू शकतात.

मानक विचलन महत्वाचे का आहे?

मानक विचलन डेटाच्या संचाचे फैलाव किंवा प्रसार मोजते. डेटासेटमधील वैयक्तिक मूल्ये डेटासेटच्या सरासरीपेक्षा किती भिन्न आहेत हे ते तुम्हाला सांगते. सर्वेक्षणासाठी किमान नमुना आकार मोजताना, मानक विचलन आवश्यक आहे कारण ते तुम्हाला तुमच्या नमुन्यामध्ये किती अचूकता आवश्यक आहे हे निर्धारित करण्यात मदत करते.

मानक विचलन लहान असल्यास, लोकसंख्येतील मूल्ये तुलनेने सरासरीच्या जवळ आहेत, त्यामुळे तुम्हाला सरासरीचा चांगला अंदाज घेण्यासाठी मोठ्या नमुना आकाराची आवश्यकता नाही. दुसरीकडे, जर मानक विचलन मोठे असेल, तर लोकसंख्येतील मूल्ये अधिक विखुरली जातात, त्यामुळे तुम्हाला सरासरीचा चांगला अंदाज घेण्यासाठी मोठ्या नमुना आकाराची आवश्यकता असेल.

सर्वसाधारणपणे, प्रमाणिक विचलन जितके मोठे असेल तितके मोठे नमुन्याचे आकारमान आपल्याला दिलेली अचूकता प्राप्त करण्यासाठी आवश्यक असेल. याचे कारण असे की एक मोठे मानक विचलन सूचित करते की लोकसंख्या अधिक परिवर्तनीय आहे, म्हणून तुम्हाला लोकसंख्येच्या सरासरीचा अचूक अंदाज लावण्यासाठी मोठ्या नमुन्याची आवश्यकता असेल.

किमान नमुना आकार निश्चित करण्यासाठीचा फॉर्म्युला

दिलेल्या लोकसंख्येसाठी आवश्यक किमान नमुना आकार निर्धारित करण्याचे सूत्र खालीलप्रमाणे आहे:

कोठे:

• S = आपल्या नमुन्यांनुसार आपण सर्वेक्षण केले पाहिजे किमान नमुना आकार.
• N = एकूण लोकसंख्येचा आकार. तुम्ही मूल्यांकन करू इच्छित असलेल्या विभागाचा किंवा लोकसंख्येचा हा आकार आहे.
• e = त्रुटीचा समास. जेव्हा तुम्ही लोकसंख्येचा नमुना घेता, तेव्हा त्रुटीचे मार्जिन असेल.
• z = लोकसंख्या एका विशिष्ट मर्यादेत उत्तर निवडेल यावर तुम्ही किती विश्वास ठेवू शकता. आत्मविश्वास टक्केवारी z-स्कोअरमध्ये अनुवादित होते, दिलेल्या प्रमाणातील मानक विचलनांची संख्या सरासरीपासून दूर असते.
• p = मानक विचलन (या प्रकरणात 0.5%).