מחקר מדעי מסתמך לעתים קרובות על סקרים שהופצו למדגם ספציפי של האוכלוסייה. אם אתה רוצה שהמדגם ייצג את מצב האוכלוסייה במדויק, קבע את המספר המתאים של הדגימות. כדי לחשב את מספר הדגימות הנדרש, עליך להגדיר מספרים מסוימים ולהזין אותם בנוסחה המתאימה.
שלב
חלק 1 מתוך 4: קביעת מספרי מפתח
שלב 1. דע את גודל האוכלוסייה
מספר האוכלוסין הוא המספר הכולל של אנשים שעומדים בקריטריונים הדמוגרפיים שבהם אתה משתמש. עבור מחקרים גדולים, אתה יכול להשתמש באומדנים כדי להחליף ערכים מדויקים.
- לדיוק יש השפעה משמעותית יותר כאשר המיקוד שלך קטן יותר. לדוגמה, אם ברצונך לערוך סקר בקרב חברי ארגון מקומי או עובדי עסקים קטנים, ספירת האוכלוסייה צריכה להיות מדויקת אם מספר האנשים מתחת לגיל 12 אנשים.
- סקרים גדולים מאפשרים ירידה במספר האוכלוסייה. לדוגמה, אם הקריטריון הדמוגרפי שלך הוא כל האנשים החיים באינדונזיה, תוכל להשתמש בהערכה של אוכלוסייה של 270 מיליון איש, למרות שהנתון בפועל עשוי להיות כמה מאות אלפים גבוה או נמוך יותר.
שלב 2. קבע את מרווח הטעות
מרווח הטעות או "מרווח הביטחון", הוא כמות הטעות בתוצאה שאתה מוכן לסבול.
- מרווח הטעות הוא אחוז המציג את דיוק התוצאות שאתה מקבל מהמדגם בהשוואה לתוצאות בפועל של כל אוכלוסיית המחקר.
- ככל שטווח הטעות קטן יותר, כך תשובתך תהיה מדויקת יותר. עם זאת, המדגם שאתה צריך יגדל.
-
כאשר מוצגות תוצאות הסקר, מרווח הטעות בדרך כלל מיוצג כאחוז פלוס או מינוס. דוגמה: "35% מהאזרחים מסכימים עם בחירה א ', עם מרווח שגיאה של +/- 5%"
בדוגמה זו, מרווח הטעות מצביע על כך שאם כל האוכלוסייה נשאלה אותה שאלה, אתה "מאמין" שבין 30% (35 - 5) ל -40% (35 + 5) יסכימו עם בחירה א '
שלב 3. קבע את רמת הביטחון
הרעיון של רמת הביטחון קשור קשר הדוק למרווח הביטחון (מרווח הטעות). מספר זה מציין כמה אתה מאמין עד כמה המדגם מייצג את האוכלוסייה בטווח השגיאות.
- אם תבחר את רמת הביטחון של 95%, אתה בטוח ב -95% שהתוצאות שאתה מקבל מדויקות מתחת לטווח השגיאה.
- רמה גבוהה יותר של ביטחון מביאה לדיוק גבוה יותר, אך אתה צריך מספר דגימות גדול יותר. רמות הביטחון הנפוצות הן 90%, 95%ו- 99%.
- נניח שאתה משתמש ברמת ביטחון של 95% עבור הדוגמה המוזכרת בשלב שולי הטעות. כלומר, אתה בטוח ב -95% ש -30% עד 40% מהאוכלוסייה יסכימו עם בחירה א '.
שלב 4. קבע את סטיית התקן
סטיית התקן או סטיית התקן מציינת כמה שונות אתה מצפה בין התשובות של המשיבים.
-
תשובות קיצוניות בדרך כלל יותר מדויקות מתשובות מתונות.
- אם 99% מהמשיבים ענו "כן" ורק 1% ענו "לא", סביר שהמדגם ייצג את האוכלוסייה בצורה מדויקת.
- מצד שני, אם 45% ענו "כן" ו -55% ענו "לא", האפשרות לשגיאה גדולה יותר.
- מכיוון שקשה לקבוע ערך זה במהלך סקרים, רוב החוקרים משתמשים במספר 0.5 (50%). זהו תרחיש האחוזים הגרוע ביותר. נתון זה מבטיח כי גודל המדגם גדול מספיק כדי לייצג את האוכלוסייה במדויק בגבולות מרווח הביטחון ורמת הביטחון.
שלב 5. חשב את ציון Z או ציון z
ציון ה- Z הוא ערך קבוע שנקבע אוטומטית על סמך רמת הביטחון. מספר זה הוא "הציון הנורמלי הסטנדרטי", או מספר סטיות התקן (מרחק סטנדרטי) בין תשובת המשיבה לבין ממוצע האוכלוסייה.
- אתה יכול לחשב את ציון ה- z שלך באופן ידני, להשתמש במחשבון מקוון או למצוא אותו באמצעות טבלת הציונים z. שיטות אלו מורכבות יחסית.
-
מכיוון שישנן מספר רמות ביטחון נפוצות, רוב החוקרים זוכרים רק את ציוני z לרמות הביטחון הנפוצות ביותר:
- רמת ביטחון של 80% => z ציון 1, 28
- רמת ביטחון של 85% => z ציון 1, 44
- רמת ביטחון של 90% => z ציון 1, 65
- רמת ביטחון של 95% => z ציון 1, 96
- רמת ביטחון של 99% => z ציון 2.58
חלק 2 מתוך 4: שימוש בנוסחאות סטנדרטיות
שלב 1. תסתכל על המשוואה
אם יש לך אוכלוסייה קטנה עד בינונית וכל מספרי המפתח ידועים, השתמש בנוסחה סטנדרטית. הנוסחה הסטנדרטית לקביעת גודל המדגם היא:
-
מספר הדגימות = [ז2 * p (1-p)] / ה2 / 1 + [z2 * p (1-p)] / ה2 * נ]
- N = אוכלוסייה
- z = ציון z
- e = שולי הטעות
- p = סטיית תקן
שלב 2. הזן את המספרים
החלף את הסימון המשתנה במספר הסקר הספציפי שעשית.
- דוגמה: קבע את גודל המדגם האידיאלי לאוכלוסייה של 425 איש. השתמש ברמת ביטחון של 99%, סטיית תקן של 50% ומרווח שגיאה של 5%.
- עבור רמת הביטחון של 99%, ציון z הוא 2.58.
-
אומר:
- N = 425
- z = 2.58
- e = 0.05
- p = 0.5
שלב 3. חישוב
פתרו את המשוואה באמצעות המספרים. התוצאה היא מספר הדגימות שאתה צריך.
- דוגמה: מספר הדגימות = [ז2 * p (1-p)] / ה2 / 1 + [z2 * p (1-p)] / ה2 * נ ]
- = [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)
חלק 3 מתוך 4: יצירת נוסחאות לאוכלוסיות לא ידועות או גדולות מאוד
שלב 1. תסתכל על הנוסחה
אם יש לך אוכלוסייה גדולה מאוד או אוכלוסייה שמספר החברים שלה אינו ידוע, עליך להשתמש בנוסחה המשנית. אם מספרי המפתח האחרים ידועים, השתמש במשוואה:
-
מספר הדגימות = [z2 * p (1-p)] / ה2
- z = ציון z
- e = שולי הטעות
- p = סטיית תקן
- משוואה זו היא רק חלק המונה של הנוסחה המלאה.
שלב 2. חבר את המספרים למשוואה
החלף את הסימון המשתנה במספר שבו השתמשת לסקר.
- דוגמה: קבע את גודל המדגם לאוכלוסייה לא ידועה עם רמת ביטחון של 90%, סטיית תקן של 50% ומרווח שגיאה של 3%.
- עבור רמת הביטחון של 90%, ציון z בשימוש הוא 1.65.
-
אומר:
- z = 1.65
- e = 0.03
- p = 0.5
שלב 3. חישוב
לאחר חיבור המספרים לנוסחה, פתר את המשוואה. התשובה הסופית היא מספר הדגימות הנדרשות.
- דוגמה: מספר הדגימות = [z2 * p (1-p)] / ה2
- = [1, 652 * 0, 5(1-0, 5)] / 0, 032
- = [2, 7225 * 0, 25] / 0, 0009
- = 0, 6806 / 0, 0009
- = 756, 22 (תשובה סופית)
חלק 4 מתוך 4: חלק רביעי: שימוש בפורמולה של סלובין
שלב 1. תסתכל על הנוסחה
נוסחת סלובין היא משוואה כללית שניתן להשתמש בה להערכת אוכלוסייה כאשר אופי האוכלוסייה אינו ידוע. הנוסחה בה נעשה שימוש היא:
-
מספר הדגימות = N / (1 + N*e2)
- N = אוכלוסייה
- e = שולי הטעות
- שים לב שזו הנוסחה הפחות מדויקת ולכן היא לא אידיאלית. השתמש בנוסחה זו רק אם אינך יכול להבין את סטיית התקן ורמת הביטחון כך שלא תוכל לקבוע את ציון z בכל מקרה.
שלב 2. הזן את המספרים
החלף את הסימון של כל משתנה במספר ספציפי לסקר.
- דוגמה: חישוב גודל המדגם לאוכלוסייה של 240 עם מרווח שגיאה של 4%.
-
אומר:
- N = 240
- e = 0.04
שלב 3. חישוב
פתור משוואות באמצעות מספרים ספציפיים לסקר שלך. התשובה הסופית היא מספר הדגימות שאתה צריך.
-
דוגמה: מספר הדגימות = N / (1 + N*e2)
- = 240 / (1 + 240 * 0, 042)
- = 240 / (1 + 240 * 0, 0016)
- = 240 / (1 + 0, 384)
- = 240 / (1, 384)
- = 173, 41 (תשובה סופית)
