QuestionPro örnek hesaplayıcı ile örnek boyutunu hesaplayın

Örnek teriminin tanımı

Örneklem, pazar araştırmacılarının önceden tanımlanmış bir seçim sürecini kullanarak seçip derlediği daha büyük bir popülasyonun parçası olarak tanımlanır. Bu seçim aynı zamanda numune noktaları, numune birimleri veya gözlem birimleri olarak da adlandırılır. Kural olarak, bir anket veya pazar araştırması çalışması yürütürken tüm nüfusu incelemek pek mümkün değildir veya çok pahalı ve zaman alıcıdır. Bu nedenle, popülasyondan tüm popülasyon hakkında sonuçların çıkarılabileceği bir örneklem seçilir. Örnek boyutunu hesaplamak önemsiz değildir, ancak bu blog yazısında daha sonra örnek hesaplama formülünün üzerinden geçeceğiz. Ayrıca size bir örnekleme hesaplayıcısı da sağlıyoruz.

Örnek, popülasyonun seçilmiş bir parçasıdır ve bir örnek hesaplayıcı ile tam olarak hesaplanabilir.

Örnek kullanma örneği

Cep telefonu endüstrisinden bir şirket, Almanya’daki öğrenciler arasında akıllı telefonların en popüler ve en çok kullanılan işlevleri hakkında bir pazar araştırması yapmak istiyor. Şu anda Almanya’da yaklaşık 2,9 milyon öğrenci var ve elbette hepsiyle görüşme yapılamıyor. Bu nedenle, şirket, bu örneklemden ana kütle hakkında sonuçlar çıkarabilmek için tüm öğrencilerden temsili bir büyüklük, yani bir örneklem seçer. Örneklemden evren hakkında çıkarımlarda bulunabilmek için örneklemin belli bir temsili büyüklüğe sahip olması gerekir.

Örnek temsilci hangi boyuttadır?

Bir örneklemin temsili bir büyüklüğe ne zaman ulaştığı sorusuna genel bir cevap yoktur. Burada birkaç faktör rol oynamaktadır.

• Popülasyon boyutu:
  Nüfus, pazar araştırması çalışmanız için demografik gereksinimlere kaç kişinin uyduğunu gösterir. Almanya’daki tüm öğrencilerin nüfusu 2.9 milyondur.
• Güven düzeyi (Güven düzeyi):
  Güven düzeyi, verilerinizin güvenilir olduğundan ne kadar emin olabileceğinizi gösterir. Yüzde olarak ifade edilir ve güven aralığına uyarlanır. Örneğin, güven seviyeniz Örneğin, puanınız %90 ise, sonuçlarınız büyük olasılıkla %90 doğrudur.
• Hata payı (güven aralığı):
  Anketler söz konusu olduğunda, %100 doğru olmak imkansızdır. Güven aralıkları, verilerin popülasyon ortalamasından ne kadar sapmasına izin verildiğini gösterir. Bir hata aralığı, bir anket sonucunun gerçek nüfus değerine göre makul olarak ne kadar yakın olabileceğini açıklar.
• Standart Sapma: Standart sapma, bir veri kümesinin ortalamasından ne kadar yayıldığının ölçüsüdür. Bir dağılımın mutlak değişkenliğini ölçer. Yayılma veya değişkenlik ne kadar yüksek olursa, standart sapma o kadar büyük ve sapmanın büyüklüğü o kadar büyük olur.

Örnek boyutunun hesaplanması

Numune boyutunu hesaplamanın en kolay yolu, numune boyutunu hesaplamak için formül içeren sözde bir numune hesaplayıcıdır. Bununla birlikte, tamlık adına, örneklem büyüklüğünü hesaplama formülüne daha ayrıntılı olarak girmek ve bir örnek kullanarak açıklığa kavuşturmak istiyoruz.

Örnek boyutunu hesaplamak için formül ve örnek

Güven seviyeniz bir z puanına karşılık gelir. Bu, bu denklem için gereken sabit bir değerdir. En yaygın güven düzeyleri için z puanları aşağıda verilmiştir:

• %90 – Z-Skoru = 1,645
• %95 – Z puanı = 1,96
• %99 – Z puanı = 2,576

Şimdi, numunenizin boyutunu hesaplamak için aşağıdaki formüle ihtiyacınız var:

Gerekli örneklem büyüklüğü = (z-puanı)2 * StdDev*(1-StdDev) / (hata payı)2

Almanya’daki öğrenciler arasında bir akıllı telefonun en popüler ve en çok kullanılan işlevlerini belirlemek isteyen cep telefonu şirketi örneğinden devam edelim.

• Almanya’daki tüm öğrencilerin nüfusu 2.900.000’dir.
• Güven seviyesi %95 olmalıdır
• Hata payı (güven aralığı) %3 olabilir
• Bu nedenle, cep telefonu şirketi en azından 1067
• Örneğin, %5’lik daha yüksek bir hata payı (güven aralığı) ile, şirketin yalnızca 385 Nüfus hakkında sonuçlar çıkarmak için öğrencilerle görüşün.
• Ancak firma standart sapmanın mümkün olduğu kadar küçük olmasını istiyorsa ve örneklem büyüklüğünü hesaplarken %99 güven seviyesi ve %1 hata payı kullanıyorsa, firma 16483 öğrencileri sorgula.

Örnek boyutunu hesaplamak için örnek hesaplayıcıyı kullanın

Bir numunenin boyutunu hesaplamak için bir formülle çalışmak sizin için çok mu karmaşık? Gerçekten öyle! Ve düzenli olarak bir örneklem büyüklüğünü hesaplamadığınız için formülü ezberlemek istemiyorsanız, QuestionPro’nun örnek hesaplayıcısını kullanın. Örnek boyutunu hesaplama formülü, QuestionPro’nun basit örnek hesaplayıcısına zaten dahil edilmiştir, bu nedenle güven seviyesini ve güven aralığını ayarlamanız ve popülasyonu girmeniz yeterlidir. QuestionPro’nun örnek hesaplayıcısı ile bir sonraki anket veya pazar araştırması çalışmanız için örnek boyutunu hızlı ve etkili bir şekilde belirleyebilir ve kendinize çok zaman ve hesaplamalar kazandırabilirsiniz.

 ÖRNEK HESAP MAKİNESİ

---

Numune oluşturmanın birçok farklı yöntemi vardır. Hemen hemen tüm örnekleme yöntemlerinde, örnek boyutu, bir örnek hesaplayıcı kullanılarak fazla çaba harcamadan hesaplanabilir.

Numune türleri: Numune alma yöntemleri

İki temel pazar araştırması örneklemesi türü vardır: olasılıklı örnekleme ve olasılık dışı örnekleme. Bu iki örnekleme yöntemine daha yakından bakalım.

• olasılık örneği
  Olasılık örneklemesi, pazar araştırmacılarının tanımlanmış kriterler belirlediği ve bu tanımlanmış kriterlere dayalı olarak bir popülasyonun katılımcılarını rastgele seçtiği bir örnekleme yöntemidir. Bu seçim parametreleri ile tüm katılımcıların örneklemin bir parçası olma olasılığı aynıdır.
• Olasılıksız örnekleme
  Olasılıksız örneklemede, pazar araştırmacıları örneklemi rastgele seçerler. Bu örnekleme yöntemi, sabit veya önceden tanımlanmış bir seçim süreci değildir.

Olasılık Örnekleri Türleri

Olasılık örneklemesi, araştırmacıların olasılık teorisine dayalı bir yöntem kullanarak daha büyük bir popülasyondan örnekler seçmesine olanak tanıyan bir örnekleme tekniğidir. Bu örnekleme yöntemi ile popülasyonun her bir üyesi dikkate alınır ve belirli bir sürece göre örnekler oluşturulur.

Örneğin, 1000 kişilik bir popülasyonda, her üyenin bir örneğe dahil edilme olasılığı 1/1000’dir. Olasılık örneklemesi, popülasyon yanlılığını ortadan kaldırır ve tüm üyelere örneğe dahil olma konusunda adil bir şans verir.

Dört tür olasılık örneklemesi vardır:

• Basit rastgele örnek
  Zamandan ve kaynaktan tasarruf sağlayan en iyi olasılık örnekleme yöntemlerinden biri basit rastgele örneklemedir. Bir popülasyonun her bir üyesini rastgele seçen güvenilir bir bilgi elde etme yöntemidir. Her bireyin bir örneğin parçası olarak seçilme olasılığı aynıdır.
• küme örneği
  Küme örnekleme, tüm popülasyonu bir popülasyonu temsil eden bölümlere veya kümelere böler. Bu kümelerden yaş, cinsiyet, konum vb. demografik parametrelerle belirlenen örnek katılımcılar yer alır. Örneğin, Birleşik Devletler hükümeti anakara Amerika’da yaşayan göçmenlerin sayısını saymak isterse, onları Kaliforniya, Teksas, Florida, Massachusetts, Colorado, Hawaii vb. gibi eyalet temelli kümelere bölebilir.
• sistematik örnekleme
  Sistematik örnek seçimi ile pazar araştırmacıları, bir popülasyonun örnek üyelerini düzenli aralıklarla seçerler. Bu yöntem, örneklem için bir başlangıç ​​noktası ve düzenli aralıklarla tekrar edilebilecek bir örneklem büyüklüğü seçmeyi gerektirir. Bu tür numune alma prosedürünün önceden tanımlanmış bir kapsamı vardır ve bu nedenle en az zaman alan yöntemdir.
  Örneğin, pazar araştırmacıları 500 kişilik bir popülasyondan 5000 kişilik sistematik bir örneklem almayı amaçlamaktadır. Bu amaçla, popülasyonun bireysel unsurları 1-5000 arasında numaralandırılmıştır ve her 10 kişiden biri örneklemin bir parçası olarak seçilmiştir (nüfus/örnek büyüklüğü = 5000/500 = 10).
• tabakalı rastgele örnek
  Tabakalı rastgele örnekleme, pazar araştırmacılarının popülasyonu örtüşmeyen ancak tüm popülasyonu temsil eden daha küçük gruplara böldüğü bir yöntemdir.
  Örneğin, farklı yıllık gelire sahip kişilerin özelliklerini analiz etmek isteyen piyasa araştırmacıları, yıllık aile gelirlerine göre tabakalar (gruplar) oluştururlar. Örn – 20.000 Euro’dan az, 21.000 ila 30.000 Euro, 31.000 ila 40.000 Euro, 41.000 ila 50.000 Euro, vb.

Olasılık dışı örnek türleri

Çoğu durumda, olasılık dışı bir örneklemle yürütülen bir anketin sonucu, istenen hedef popülasyonu temsil etmeyebilecek yanlı sonuçlar verecektir. Ancak, durumlar vardır, örn. B. Olasılıksız örneklemenin diğer türlere göre çok daha yararlı olduğu araştırmaların yürütülmesindeki maliyet kısıtlamaları nedeniyle veya araştırmanın erken aşamalarında.

Aşağıdaki dört olasılık dışı örnekleme türü, bu örnekleme yönteminin amacını daha iyi açıklamaktadır.

• rastgele örneklem
  Bu yöntem, test konularına kolay erişime dayanmaktadır, örn. B. Bir alışveriş merkezindeki müşterilerle veya yoğun bir caddede yayalarla görüşme. Araştırmacının böyle bir örnek oluşturması ve deneklerle etkileşim kurması kolay olduğu için genellikle kolayda örnekleme olarak adlandırılır. Pazar araştırmacılarının, örnek öğeleri seçme konusunda neredeyse hiçbir yolu yoktur ve seçim, temsili olmaktan ziyade yalnızca yakınlık temelinde yapılır.
• Yargılayıcı veya hedefli örnekleme
  Yargılayıcı veya hedefli örnekleme isteğe bağlıdır. Pazar araştırmacıları, yalnızca çalışmanın amacını ve hedef kitlenin ilgisini dikkate alır. Seçim kriterleri daha sonra, örneğin, “….’da ustalarınızı takip etmekle ilgileniyor musunuz?” ve “Hayır” yanıtını verenler örneklemden çıkarılır. Çevrimiçi anketlerle, tüm insanlara ilk önce belirli kriterleri karşılayıp karşılamadıklarının sorulduğu sözde eleme soruları kullanılarak böyle bir örnek çok kolay bir şekilde oluşturulabilir, örneğin: Öğrenci misiniz?; araba sürmek; Apartman daireniz var mı? Tarama sorusuna olumlu yanıt verilirse, yanıtlayanlar örneğe eklenecektir.
• kartopu örneklemesi
  Kartopu örneklemesi, pazar araştırmacılarının, bir örneklem seçmek için hedef bireyleri belirlemenin zor olduğu durumlarda kullandıkları bir örnekleme tekniğidir. Örneğin, evsizlerle veya yasadışı göçmenlerle röportaj yapmak son derece zordur. Bu nedenle bir örnekleme yöntemi olarak kartopu örneklemesi, bir çalışmanın konusunun oldukça hassas olduğu ve açıkça tartışılmaktan hoşlanmadığı durumlarda kullanılır. Bu gibi durumlarda, kartopu örneklemesi, bu tür anketler için uygun olan birkaç kişiyi belirlemek için kullanılabilir, yani önce arkadaşlara ve tanıdıklara belirli bir insan grubundan insanlara erişimlerinin olup olmadığını sorarak ve daha sonra sırayla diğer insanlara ulaşıp ulaşmadıklarını sorarak. grup hedef kitlesinin erişimi var.
• Kota Örneği
  Kota örneklemesi ile bu örnekleme yöntemi, üyeleri önceden belirlenmiş bir standarda göre seçer. Bu durumda bir örneklem belirli özelliklere göre oluşturulduğundan, oluşturulan örnek popülasyonla aynı özelliklere sahiptir. Çok hızlı ve kolay bir numune alma yöntemidir.

1:1 canlı çevrimiçi sunum:
QuestionPro numune hesaplayıcı ile numune boyutunu belirleyin ve panel çalışmasına saniyeler içinde başlayın

QuestionPro’nun örnek hesaplayıcısı ile bir pazar araştırması çalışması veya anketi için bir örneğin boyutunu hızlı ve kolay bir şekilde hesaplayabilirsiniz. Ayrıca, çalışmanızın veya anketinizin uygulanması için, kesinlikle sizin tarafınızdan hesaplanan örneği içeren, dünya çapında 22 milyondan fazla katılımcıyla çevrimiçi bir panel sunuyoruz. Hesapladığınız örneği kullanarak QuestionPro ile panel çalışması yapmanın ne kadar kolay olduğunu size göstereceğiz.