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सर्वेक्षण न्यूनतम नमूना आकार कैलकुलेटर

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एक सर्वेक्षण विकसित करने और यह सुनिश्चित करने के लिए कि आपके पास एक वैध प्रतिक्रिया है, जिस पर आप अपने व्यावसायिक निर्णयों को आधार बना सकते हैं, इसके लिए काफी विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। सबसे पहले, आपको यह सुनिश्चित करना होगा कि आपके प्रश्न इस तरह से पूछे जाएं कि प्रतिक्रिया में पक्षपात न हो। दूसरा, आपको यह सुनिश्चित करना होगा कि आप सांख्यिकीय रूप से मान्य परिणाम प्राप्त करने के लिए पर्याप्त लोगों का सर्वेक्षण करें।

आपको प्रत्येक व्यक्ति से पूछने की आवश्यकता नहीं है, यह श्रमसाध्य और काफी महंगा होगा। बाजार अनुसंधान कंपनियाँ उच्च स्तर का विश्वास प्राप्त करने के लिए काम करती हैं, और आवश्यक प्राप्तकर्ताओं की न्यूनतम मात्रा तक पहुँचने के दौरान त्रुटि का कम अंतर होता है। यह आपके नाम से जाना जाता है नमूने का आकार। तुम हो नमूना एक परिणाम प्राप्त करने के लिए समग्र जनसंख्या का एक निश्चित प्रतिशत जो का स्तर प्रदान करता है आत्मविश्वास परिणामों को मान्य करने के लिए। व्यापक रूप से स्वीकृत सूत्र का उपयोग करते हुए, आप एक वैध निर्धारित कर सकते हैं नमूने का आकार जो समग्र रूप से जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करेगा।

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अपने सर्वेक्षण के नमूने के आकार की गणना करें

सैंपलिंग कैसे काम करता है?

नमूनाकरण एक बड़ी आबादी से व्यक्तियों के एक सबसेट का चयन करने की एक प्रक्रिया है ताकि पूरी आबादी की विशेषताओं के बारे में अनुमान लगाया जा सके। यह अक्सर डेटा इकट्ठा करने और आबादी के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए शोध अध्ययनों और चुनावों में प्रयोग किया जाता है।

नमूना लेने के कई अलग-अलग तरीकों का इस्तेमाल किया जा सकता है, जिनमें निम्न शामिल हैं:

  1. सामान्य उद्देश्यरहित नमूना: इसमें यादृच्छिक विधि का उपयोग करके जनसंख्या से एक नमूना चुनना शामिल है, जैसे किसी सूची से यादृच्छिक रूप से नामों का चयन करना या यादृच्छिक संख्या जनरेटर का उपयोग करना। यह सुनिश्चित करता है कि जनसंख्या के प्रत्येक सदस्य के पास नमूने के लिए चुने जाने का समान अवसर है।
  2. स्तरीकृत प्रतिचयन कुछ विशेषताओं के आधार पर जनसंख्या को उपसमूहों (स्तरों) में विभाजित करना और फिर प्रत्येक स्तर से एक यादृच्छिक नमूने का चयन करना शामिल है। यह सुनिश्चित करता है कि नमूना जनसंख्या के भीतर विभिन्न उपसमूहों का प्रतिनिधि है।
  3. चुननेवाली मेडिकल जांच: इसमें जनसंख्या को छोटे समूहों (समूहों) में विभाजित करना और फिर समूहों के यादृच्छिक नमूने का चयन करना शामिल है। चयनित समूहों के सभी सदस्यों को नमूने में शामिल किया गया है।
  4. व्यवस्थित नमूनाकरण: इसमें नमूने के लिए जनसंख्या के प्रत्येक nवें सदस्य का चयन करना शामिल है, जहाँ n नमूना अंतराल है। उदाहरण के लिए, यदि प्रतिचयन अंतराल 10 है और जनसंख्या का आकार 100 है, तो प्रतिदर्श के लिए प्रत्येक 10वें सदस्य का चयन किया जाएगा।

जनसंख्या की विशेषताओं और अध्ययन किए जा रहे शोध प्रश्न के आधार पर उपयुक्त नमूनाकरण विधि का चयन करना महत्वपूर्ण है।

कॉन्फिडेंस लेवल बनाम एरर मार्जिन

एक नमूना सर्वेक्षण में, आत्मविश्वास का स्तर आपके इस विश्वास को मापता है कि आपका नमूना सटीक रूप से जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करता है। इसे प्रतिशत के रूप में व्यक्त किया जाता है और यह आपके नमूने के आकार और आपकी जनसंख्या में परिवर्तनशीलता के स्तर से निर्धारित होता है। उदाहरण के लिए, 95% के आत्मविश्वास स्तर का अर्थ है कि यदि आप कई बार सर्वेक्षण करते हैं, तो परिणाम 95% बार सटीक होंगे।

RSI त्रुटि मार्जिनदूसरी ओर, यह माप है कि आपके सर्वेक्षण के परिणाम वास्तविक जनसंख्या मान से कितने भिन्न हो सकते हैं। यह आम तौर पर प्रतिशत के रूप में व्यक्त किया जाता है और यह आपके नमूने के आकार और आपकी जनसंख्या में परिवर्तनशीलता के स्तर से निर्धारित होता है। उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि सर्वेक्षण के लिए त्रुटि मार्जिन प्लस या माइनस 3% है। उस स्थिति में, यदि आप कई बार सर्वेक्षण करना चाहते हैं, तो वास्तविक जनसंख्या मूल्य 95% समय विश्वास अंतराल (नमूना माध्य प्लस या माइनस त्रुटि मार्जिन द्वारा परिभाषित) के भीतर आएगा।

तो, संक्षेप में, आत्मविश्वास का स्तर इस बात का एक उपाय है कि आप कितने आश्वस्त हैं कि आपका नमूना सटीक रूप से जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करता है। साथ ही, त्रुटि मार्जिन मापता है कि आपके सर्वेक्षण के परिणाम वास्तविक जनसंख्या मान से कितने भिन्न हो सकते हैं।

मानक विचलन क्यों महत्वपूर्ण है?

मानक विचलन डेटा के एक सेट के फैलाव या प्रसार को मापता है। यह आपको बताता है कि किसी डेटासेट में अलग-अलग मान डेटासेट के माध्य से कितने भिन्न हैं। किसी सर्वेक्षण के लिए न्यूनतम नमूना आकार की गणना करते समय, मानक विचलन आवश्यक है क्योंकि यह आपको यह निर्धारित करने में मदद करता है कि आपको अपने नमूने में कितनी सटीकता की आवश्यकता है।

यदि मानक विचलन छोटा है, तो जनसंख्या में मान माध्य के अपेक्षाकृत करीब हैं, इसलिए आपको माध्य का अच्छा अनुमान प्राप्त करने के लिए बड़े नमूना आकार की आवश्यकता नहीं होगी। दूसरी ओर, यदि मानक विचलन बड़ा है, तो जनसंख्या में मान अधिक बिखरे हुए हैं, इसलिए माध्य का एक अच्छा अनुमान प्राप्त करने के लिए आपको एक बड़े नमूना आकार की आवश्यकता होगी।

सामान्य तौर पर, मानक विचलन जितना बड़ा होगा, नमूना आकार जितना बड़ा होगा, आपको दिए गए स्तर की सटीकता प्राप्त करने की आवश्यकता होगी। ऐसा इसलिए है क्योंकि एक बड़ा मानक विचलन इंगित करता है कि जनसंख्या अधिक परिवर्तनशील है, इसलिए आपको जनसंख्या के माध्य का सटीक अनुमान लगाने के लिए एक बड़े नमूने की आवश्यकता होगी।

न्यूनतम नमूना आकार का निर्धारण करने का सूत्र

किसी दी गई जनसंख्या के लिए आवश्यक न्यूनतम नमूना आकार निर्धारित करने का सूत्र इस प्रकार है:

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

कहा पे:

  • S = न्यूनतम नमूना आकार आपको अपने इनपुट दिए गए सर्वेक्षण करना चाहिए।
  • N = कुल जनसंख्या का आकार। यह उस खंड या जनसंख्या का आकार है जिसका आप मूल्यांकन करना चाहते हैं।
  • e = त्रुटि का मार्जिन। जब आप जनसंख्या का नमूना लेते हैं, तो त्रुटि का एक मार्जिन होगा।
  • z = आप कितने आश्वस्त हो सकते हैं कि जनसंख्या एक विशिष्ट सीमा के भीतर एक उत्तर का चयन करेगी। विश्वास प्रतिशत जेड-स्कोर में अनुवाद करता है, किसी दिए गए अनुपात में मानक विचलन की संख्या माध्य से दूर होती है।
  • p = मानक विचलन (इस मामले में 0.5%)।

Douglas Karr

Douglas Karr के सीएमओ हैं खुली अंतर्दृष्टि और के संस्थापक Martech Zone. डगलस ने दर्जनों सफल मार्टेक स्टार्टअप्स की मदद की है, मार्टेक अधिग्रहणों और निवेशों में $5 बिलियन से अधिक की उचित परिश्रम में सहायता की है, और कंपनियों को उनकी बिक्री और विपणन रणनीतियों को लागू करने और स्वचालित करने में सहायता करना जारी रखा है। डगलस एक अंतरराष्ट्रीय स्तर पर मान्यता प्राप्त डिजिटल परिवर्तन और मार्टेक विशेषज्ञ और वक्ता हैं। डगलस डमी गाइड और बिजनेस लीडरशिप पुस्तक के प्रकाशित लेखक भी हैं।

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