Ваш вопрос о размере выборки для конечной популяции. Но первое, что вам нужно, это размер выборки, требуемый для бесконечной совокупности, который затем можно использовать для расчета размера выборки для конечной совокупности.
При опросе бесконечной популяции формула имеет вид: n = ( z2р д) / д2
N, размер образца
Z2уровень доверия, обычно 1,96
п, доля населения с характеристикой, если неизвестно использовать 0,5
Q= 1 - рдоля населения без характеристики
d2, уровень ошибки (или предел погрешности), обычно 3%, но можно использовать 1% или 5%.
Уровень ошибок становится наиболее важным фактором, поскольку чем ниже уровень ошибок, тем больше требуемый размер выборки и наоборот. Следовательно, размер выборки для бесконечной популяции с ошибкой 3%:( 1,96 × 0,5 × 0,5 ) / 0,032= 1 , 068, Кроме того, уровень ошибки означает, что в этом случае результаты имеют ошибку +/- 3%. Это означает, что если 48% опрошенных были мужчинами, то возможный диапазон составляет 48% +/- 3% или от 45% до 51%.
Следующим шагом является формула для размера выборки для конечной популяции: m = n / ( 1 + ( ( n - 1 ) / N) )
мразмер выборки для конечной популяции
N, размер выборки для бесконечной популяции (1068 сверху)
N, конечная численность населения
Используя пример N= 1 , 000требуемый размер выборки с ошибкой 3% 1068 / ( 1 + ( ( 1068 - 1 ) / 1000 ) ) = 517или 51,7% населения.
Если вы использовали 25% населения, уровень ошибок составляет 5,4%. Этот уровень ошибки может быть хорошим на основе предыдущих опросов. В опросах всегда существует компромисс между уровнем ошибки, который вы готовы принять, и затратами на проведение исследования.
Ни один из этих факторов не влияет на частоту ответов (если используется простая случайная выборка). Чтобы выяснить, сколько людей нужно связаться, вы делите размер выборки на ожидаемую частоту ответов. Например, если предыдущий коэффициент ответов составлял 65%, вам необходимо отправить инструмент опроса на517 / 0,65 = 796 люди.
Все становится более сложным, если вы хотите разделить население по отделам (так называемая стратификация). По сути, вам нужно рассматривать каждый отдел как отдельную конечную совокупность, если вы хотите, чтобы данные были точными для каждого отдела, что может быть непрактично. Но вы могли бы сделать стратифицированную случайную выборку вместо простой случайной выборки, где 50% выборки выбирается случайным образом из отдела с 50% населения, а подходящий процент выбирается случайным образом из других отделов. Это будет означать, что размер вашей выборки немного увеличится, потому что вам нужно округлить все десятичные разряды (вы не можете опросить 0,1 человека). Тем не менее, результаты должны быть изучены на уровне населения (компании), а не на уровне отдела, потому что будет недостаточно ответов от каждого отдела, чтобы быть точным.