सर्वे नमूना आकार कैलकुलेटर

सर्वे शुरू करने से पहले योजना बनाइए कि कितनी पूर्ण प्रतिक्रियाएं जुटानी होंगी। विश्वास स्तर, त्रुटि-सीमा, अनुमानित अनुपात और चाहें तो कुल जनसंख्या दर्ज करें, ताकि अनुपात-आधारित सर्वे परिणाम के लिए एक बचावयोग्य प्रतिक्रिया लक्ष्य तय हो सके।

यह कैसे काम करता है

सूत्र

n_0 = \dfrac{z^2 \cdot p \cdot (1-p)}{e^2}

n = \dfrac{n_0}{1 + \dfrac{n_0 - 1}{N}}

z = \Phi^{-1}\!\left(1 - \dfrac{1-C}{2}\right)

चर, चिह्न और इकाइयाँ

$n_0$: बड़ी जनसंख्या के लिए आधार नमूना आकार
$n$: सीमित जनसंख्या के लिए समायोजित नमूना आकार
$z$: चुने गए विश्वास स्तर के लिए द्विपक्षीय सामान्य क्रांतिक मान
$p$: दशमलव हिस्से के रूप में माना गया अनुपात
$e$: दशमलव हिस्से के रूप में वांछित त्रुटि-सीमा
$N$: कुल जनसंख्या आकार, जब समूह सीमित और ज्ञात हो

गणना विधि समझाई गई

जिस विश्वास स्तर का आप बाद में बचाव करना चाहते हैं, वह दर्ज करें, फिर स्वीकार्य त्रुटि-सीमा और मुख्य उत्तर के लिए अपेक्षित अनुपात भरें। कैलकुलेटर पहले बड़ी जनसंख्या का आधार अनुमान निकालता है और फिर, यदि कुल कक्षा, सदस्य या ग्राहक संख्या ज्ञात हो, तो सीमित जनसंख्या सुधार लागू करता है। मुख्य उत्तर हमेशा ऊपर की ओर पूर्णांक में गोल किया जाता है, क्योंकि आपको दशमलव नहीं बल्कि वास्तविक प्रतिक्रिया लक्ष्य चाहिए।

यह पृष्ठ अनुपात-आधारित सर्वे योजना का मानक सूत्र उपयोग करता है: $n_0 = z^2 p(1-p)/e^2$ , जहां $p$ मान लिया गया अनुपात दशमलव रूप में है और $e$ वांछित त्रुटि-सीमा दशमलव रूप में है। यदि आप सीमित जनसंख्या $N$ देते हैं, तो यह सीमित जनसंख्या सुधार $n = n_0 / (1 + (n_0 - 1) / N)$ लागू करता है।

विश्वास स्तर को द्विपक्षीय सामान्य क्रांतिक मान $z$ में बदला जाता है। अंतिम उत्तर हमेशा अगले पूर्णांक पर ऊपर की ओर गोल होता है। 50% को अलग से दिखाया जाता है क्योंकि यही $p(1-p)$ को अधिकतम करता है और इसी मॉडल में सबसे बड़ा आवश्यक नमूना देता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

यह कैलकुलेटर ठीक किस चीज की योजना बनाता है?

यह तय करने में मदद करता है कि सर्वे शुरू करने से पहले आपको कितनी पूर्ण प्रतिक्रियाएं लक्ष्य करनी चाहिए, जब अंतिम परिणाम कोई अनुपात हो, जैसे समर्थन दर, स्वीकृति दर या किसी एक उत्तर को चुनने वालों का हिस्सा। यह सर्वे सटीकता की योजना बनाने का औजार है, सर्वे पूरा होने के बाद अनिश्चितता समझाने का नहीं।

50% को सुरक्षित डिफॉल्ट क्यों माना जाता है?

क्योंकि नमूना-आकार का सूत्र p(1-p) पर निर्भर करता है और यह मान p = 0.50 पर सबसे बड़ा होता है। यदि आपके पास भरोसेमंद पूर्व अनुमान नहीं है, तो 50% सबसे बड़ा आवश्यक नमूना देता है और इसलिए सबसे सुरक्षित योजना लक्ष्य बनता है।

सीमित जनसंख्या सुधार कब महत्वपूर्ण होता है?

जब लक्षित कुल समूह आपकी नियोजित नमूना संख्या की तुलना में बहुत बड़ा नहीं होता, जैसे कक्षा सूची, सदस्य निर्देशिका या सीमित ग्राहक सूची। ऐसी स्थिति में समायोजित लक्ष्य बड़ी जनसंख्या वाले आधार अनुमान से अर्थपूर्ण रूप से कम हो सकता है।

यह विश्वास अंतराल कैलकुलेटर, सामान्य वितरण कैलकुलेटर और सांख्यिकी कैलकुलेटर से कैसे अलग है?

विश्वास अंतराल कैलकुलेटर उस नमूने की व्याख्या करता है जिसे आप पहले ही इकट्ठा कर चुके हैं। सामान्य वितरण कैलकुलेटर घंटी-वक्र मॉडल के तहत प्रायिकता प्रश्न हल करता है। सांख्यिकी कैलकुलेटर मौजूदा डेटा का सारांश देता है। यह पृष्ठ उससे पहले की योजना संबंधी समस्या हल करता है: सर्वे शुरू करने से पहले कितनी पूर्ण प्रतिक्रियाएं लक्ष्य करनी चाहिए।

यह किन चीजों को कवर नहीं करता?

यह प्रयोगों की शक्ति-विश्लेषण, औसत-आधारित अध्ययन, कारणात्मक दावे, वेटिंग योजना या गैर-प्रतिक्रिया सुधार नहीं करता। गणितीय रूप से बड़ा नमूना भी पक्षपाती नमूना-चयन, खराब प्रश्न-शब्दांकन या कमजोर नमूना-फ्रेम को ठीक नहीं करता।

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