כיצד מחשבים את גודל המדגם?
כדי לחשב את גודל המדגם, ראשית מצא את גודל האוכלוסייה, או מספר האנשים שלקחו את המחקר שלך, ואת מרווח הטעות, שהוא כמות הטעות שתאפשר בתוצאות שלך. לאחר מכן, חישב את רמת הביטחון שלך, עד כמה אתה בטוח באחוזים שהתוצאות שלך ייפלו בתוך שולי הטעות שלך, וציון z, ערך קבוע המקושר לרמת הביטחון שלך. לאחר מכן, ציין את תקן הסטייה שלך, שהוא כמות הווריאציה שאתה מצפה בתוצאות שלך. לבסוף, חבר את המשתנים שלך לנוסחה הסטנדרטית כדי להבין את גודל המדגם. כדי ללמוד כיצד ליצור נוסחה לאוכלוסיות לא ידועות, המשך לקרוא!
מחקרים מדעיים מסתמכים לעיתים קרובות על סקרים המופצים בקרב מדגם של אוכלוסייה כוללת. המדגם שלך יצטרך לכלול מספר מסוים של אנשים, אולם אם תרצה שהוא ישקף במדויק את תנאי האוכלוסייה הכוללת שהוא אמור לייצג. כדי לחשב את גודל המדגם הדרוש שלך, יהיה עליך לקבוע מספר ערכי קבוצה ולחבר אותם לנוסחה מתאימה.
חלק 1 מתוך 4: חלק ראשון: קביעת ערכי מפתח
- 1דע את גודל האוכלוסייה שלך. גודל האוכלוסייה מתייחס למספר האנשים הכולל בדמוגרפיה שלך. למחקרים גדולים יותר, אתה יכול להשתמש בערך משוער במקום במספר המדויק.
- לדיוק יש השפעה סטטיסטית רבה יותר כאשר אתה עובד עם קבוצה קטנה יותר. לדוגמא, אם ברצונך לבצע סקר בקרב חברי ארגון מקומי או עובדים בעסק קטן, גודל האוכלוסייה צריך להיות מדויק בתוך תריסר אנשים.
- סקרים גדולים יותר מאפשרים סטייה גדולה יותר באוכלוסייה בפועל. לדוגמה, אם הדמוגרפיה שלך כוללת את כל מי שחי באירופה, תוכל לאמוד את הגודל לכ -320 מיליון איש, למרות שהערך בפועל עשוי להשתנות במאות אלפים.
- 2קבע את מרווח הטעות שלך. שולי השגיאה, המכונה גם "מרווח ביטחון", מתייחס לכמות השגיאות שאתה רוצה לאפשר בתוצאות שלך.
- מרווח השגיאה הוא אחוז המציין עד כמה תוצאות המדגם יהיו קרובות לערך האמיתי של כלל האוכלוסייה שנדונה במחקר שלך.
- מרווח שגיאות קטן יותר יביא לתשובות מדויקות יותר, אך בחירת מרווח שגיאות קטן יותר תדרוש גם מדגם גדול יותר.
- כאשר התוצאות של סקר הציגו, את מרחב טעות מופיע בדרך כלל פלוס או מינוס אחוז. לדוגמא: "35% מהאנשים מסכימים עם אפשרות A, עם שולי טעות של +/- 5%"
- בדוגמה זו, שולי הטעות מעידים בעצם כי אם כל האוכלוסייה תישאל באותה שאלה בסקר, אתה "בטוח" כי אי שם שבין 30% (35 - 5) ל -40% (35 + 5) יסכימו עם האופציה. א.
- 3הגדר את רמת הביטחון שלך. רמת הביטחון קשורה קשר הדוק למרווח הביטחון (מרווח הטעות). ערך זה מודד את מידת הוודאות שלך בנוגע לאופן שבו מדגם מייצג את כלל האוכלוסייה בטווח השגיאה שבחרת.
- במילים אחרות, בחירת רמת ביטחון של 95% מאפשרת לך לטעון שאתה בטוח ב 95% שהתוצאות שלך נכנסות במדויק לשולי הטעות שבחרת.
- רמת ביטחון גדולה יותר מצביעה על מידת דיוק גבוהה יותר, אך היא תדרוש גם מדגם גדול יותר. רמות הביטחון הנפוצות ביותר הן 90% בטוחים, 95% בטוחים ו 99% בטוחים.
- קביעת רמת ביטחון של 95% לדוגמא המצוינת בשולי הטעות פירושה שאתה בטוח ב -95% ש 30-40% מכלל האוכלוסייה המודאגת יסכימו עם אפשרות A של הסקר שלך.
- 4ציין את תקן הסטייה שלך. תקן הסטייה מציין כמה שונות אתה מצפה בין התגובות שלך.
- תשובות קיצוניות נוטות יותר להיות מדויקות מאשר תוצאות מתונות.
- נאמר בבירור, אם 99% מתשובות הסקר שלך עונות "כן" ורק 1% עונות "לא", המדגם כנראה מייצג את האוכלוסייה הכוללת בצורה מדויקת מאוד.
- מצד שני, אם 45% עונים "כן" ו- 55% עונים "לא", יש סיכוי גדול יותר לטעות.
- מכיוון שקשה לקבוע ערך זה שאתה נותן את הסקר בפועל, רוב החוקרים קובעים ערך זה על 0,5 (50%). זהו אחוז התרחיש הגרוע ביותר, ולכן עמידה בערך זה תבטיח שגודל המדגם המחושב שלך גדול מספיק כדי לייצג במדויק את כלל האוכלוסייה ברווח הביטחון שלך וברמת הביטחון שלך.
- תשובות קיצוניות נוטות יותר להיות מדויקות מאשר תוצאות מתונות.
- 5מצא את ציון ה- z שלך. ציון ה- Z הוא ערך קבוע שנקבע אוטומטית בהתבסס על רמת הביטחון שלך. הוא מציין את "הציון הרגיל הרגיל", או את מספר סטיות התקן בין כל ערך שנבחר לבין הממוצע / הממוצע של האוכלוסייה.
- אתה יכול לחשב z-ציונים על ידי יד, לחפש מחשבון מקוון, או למצוא z-score שלך על שולחן z-ציון. כל אחת משיטות אלה יכולה להיות מורכבת למדי, עם זאת.
- מכיוון שרמות הביטחון סטנדרטיות למדי, רוב החוקרים פשוט משננים את ציון ה- z הדרוש עבור רמות הביטחון הנפוצות ביותר:
- 80% ביטחון => 1,28 ציון z
- 85% ביטחון => 1,44 ציון z
- 90% ביטחון => 1,65 ציון z
- 95% ביטחון => 1,96 ציון z
- 99% ביטחון => 2,58 ציון z
חלק 2 מתוך 4: חלק שני: שימוש בנוסחה הסטנדרטית
- 1תסתכל על המשוואה. אם יש לך אוכלוסייה קטנה עד בינונית ואתה יודע את כל ערכי המפתח, עליך להשתמש בנוסחה הסטנדרטית. הנוסחה הסטנדרטית לגודל המדגם היא:
- גודל המדגם = [z 2 * p (1-p)] / e 2 / 1 + [z 2 p * (1-p)] / e 2 n *]
- N = גודל האוכלוסייה
- z = ציון z
- e = מרווח שגיאה
- p = תקן סטייה
- גודל המדגם = [z 2 * p (1-p)] / e 2 / 1 + [z 2 p * (1-p)] / e 2 n *]
- 2חבר את הערכים שלך. החלף את מצייני המיקום המשתנים בערכים המספריים שחלים בפועל על הסקר הספציפי שלך.
- דוגמה: קבע את גודל הסקר האידיאלי לגודל אוכלוסייה של 425 אנשים. השתמש ברמת ביטחון של 99%, בסטיית תקן של 50% ובמרווח הטעות של 5%.
- לקבלת ביטחון של 99%, יהיה לך ציון z של 2,58.
- זה אומר ש:
- N = 425
- z = 2,58
- e = 0,05
- p = 0,5
- 3תעשו את המתמטיקה. פתור את המשוואה באמצעות הערכים המספריים שהוכנסו לאחרונה. הפתרון מייצג את גודל המדגם הדרוש שלך.
- דוגמה: גודל המדגם = [z 2 p * (1-p)] / e 2 / 1 + [z 2 p * (1-p)] / e 2 * 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 (תשובה סופית)
- דוגמה: גודל המדגם = [z 2 p * (1-p)] / e 2 / 1 + [z 2 p * (1-p)] / e 2 * N ]
חלק 3 מתוך 4: חלק שלישי: יצירת נוסחה לאוכלוסיות לא ידועות או גדולות מאוד
- 1בחן את הנוסחה. אם יש לך אוכלוסייה גדולה מאוד או לא ידועה, תצטרך להשתמש בנוסחה משנית. אם עדיין יש לך ערכים לשאר המשתנים, השתמש במשוואה:
- גודל לדוגמא = [z 2 * p (1-p)] / e 2
- z = ציון z
- e = מרווח שגיאה
- p = תקן סטייה
- שים לב שמשוואה זו היא רק המחצית העליונה של הנוסחה המלאה.
- גודל לדוגמא = [z 2 * p (1-p)] / e 2
- 2חבר את הערכים שלך למשוואה. החלף כל מציין מיקום משתנה בערכים המספריים שנבחרו לסקר שלך.
- דוגמה: קבע את גודל הסקר הדרוש לאוכלוסייה לא ידועה עם רמת ביטחון של 90%, סטיית תקן של 50%, מרווח טעות של 3%.
- לקבלת ביטחון של 90%, השימוש ב- z- ציון יהיה 1,65.
- זה אומר ש:
- z = 1,65
- e = 0,03
- p = 0,5
- 3תעשו את המתמטיקה. לאחר שתחברו את המספרים לנוסחה, פתרו את המשוואה. התשובה שלך תציין את גודל המדגם הדרוש לך.
- דוגמה: גודל לדוגמא = [z 2 * p (1-p)] / e 2
- = [1,652 * 0,5 (1-0,5)] / 0,032
- = [2,7225 * 0,25] / 0,0009
- = 0,6806 / 0,0009
- = 756,22 (תשובה סופית)
- דוגמה: גודל לדוגמא = [z 2 * p (1-p)] / e 2
חלק 4 מתוך 4: חלק רביעי: באמצעות הנוסחה של סלובין
- 1תסתכל על הנוסחה. הנוסחה של סלובין היא משוואה כללית מאוד המשמשת כשאתה יכול לאמוד את האוכלוסייה אך אין לך מושג כיצד אוכלוסיה מסוימת מתנהגת. הנוסחה מתוארת כ:
- גודל לדוגמא = N / (1 + n * e 2)
- N = גודל האוכלוסייה
- e = מרווח שגיאה
- שים לב שזו הנוסחה הכי פחות מדויקת וככזו, הכי פחות אידיאלית. עליך להשתמש בכך רק אם הנסיבות מונעות ממך לקבוע תקן סטייה מתאים ו / או רמת ביטחון (ובכך למנוע ממך גם לקבוע את ציון ה- z שלך).
- גודל לדוגמא = N / (1 + n * e 2)
- 2חבר את המספרים. החלף כל מציין מיקום משתנה בערכים המספריים שחלים במיוחד על הסקר שלך.
- דוגמה: חשב את גודל הסקר הדרוש לאוכלוסייה של 240, ומאפשר מרווח טעות של 4%.
- זה אומר ש:
- N = 240
- e = 0,04
- 3תעשו את המתמטיקה. פתור את המשוואה בעזרת המספרים הספציפיים שלך. התשובה אליה אתה מגיע צריכה להיות בגודל הסקר הדרוש שלך.
- דוגמה: גודל לדוגמא = N / (1 + N * e 2)
- = 240 / (1 + 240 * 0,042)
- = 240 / (1 + 240 * 0,0016)
- = 240 / (1 + 0,384}
- = 240 / (1,384)
- = 173,41 (תשובה סופית)
- דוגמה: גודל לדוגמא = N / (1 + N * e 2)
שאלות ותשובות
- אם גודל האוכלוסייה הכולל לא מופיע בבעיה, איזו נוסחה תחול?אם לא ניתן גודל האוכלוסייה, יש להחיל נוסחת חלוקה t.
תגובות (7)
- המאמר עזר לי לחשב את גודל המדגם עבור עבודתי בפרויקט.
- הנוסחה המפורטת עזרה.
- זה עזר לי מאוד בפינוי המושגים שלי בהערכת גודל מדגם, תודה רבה!
- הורדתי את זה לשיעור סטטיסטיקה.
- הנוסחה לחישוב מדגם מאוכלוסייה גדולה או לא ידועה ענתה על צרכי המחקר שלי.
- הנוסחה הייתה מגניבה עבורי.
- הנוסחאות וההפניות אליהן מסייעות לחוקרים להשתמש בהן ולצטט את ההפניות. הדוגמאות שנפתרו עוזרות בחישוב גודל המדגם בקלות.