Spisu treści:
- Przedział ufności
- Poziom zaufania
- Wielkość próby w badaniach jakościowych
- Określanie rozmiaru próbki w badaniach ankiet
- Wielkość próby w badaniach ilościowych
- Normalna krzywa i prawdopodobieństwo
Wideo: STATISTICA - tutorial - część 4. - wykres rozrzutu, analiza korelacji 2024
W badaniach ankiet statystycznych są stosowane do randomizowanych próbek. Statystyki te odzwierciedlają stopień, w jakim badacz może mieć pewność, że badana próbka jest racjonalnie poprawna i wiarygodna.
Przedział ufności
ZA przedział ufności jest marginesem błędu, którego doświadczałby badacz, gdyby mógł zadać konkretne pytanie badawcze, powiedzmy, każdego członka populacji docelowej i otrzymać tę samą odpowiedź, którą otrzymali członkowie próby w badaniu. Na przykład, jeśli badacz zastosował przedział ufności 4 i 60% uczestników badania próbki odpowiedział "polecam znajomym", może on być pewnie że pomiędzy 54% a 64% członków całej populacji docelowej powiedzieliby również "polecam znajomym", gdy zadano to samo pytanie.
Przedział ufności w tym przypadku wynosi +/- 4.
Poziom zaufania
ZA poziom zaufania jest wyrazem pewności, że naukowiec może być z danych uzyskanych z próbki. Poziomy zaufania są wyrażone w procentach i wskazują, jak często ten odsetek populacji docelowej dałby odpowiedź mieszczącą się w przedziale ufności. Najczęściej stosowanym poziomem ufności jest 95%. Powiązana koncepcja nosi nazwę istotności statystycznej.
Naukowiec zaufanie do prawdopodobieństwa że jego próbka jest prawdziwie reprezentatywna dla populacji docelowej, zależy od wielu czynników. Wiarygodność badacza w zakresie projektowania i wdrażania badań - oraz świadomość jego ograniczeń - w dużej mierze opiera się na trzech ważnych zmiennych: wielkości próby, częstotliwości odpowiedzi i wielkości populacji. Badacze od dawna zgadzali się, że te zmienne muszą być dokładnie rozważone podczas fazy planowania badań.
- Wielkość próbki: Ogólnie mówiąc, większe próbki dostarczają danych, które rzeczywiście odzwierciedlają populację docelową. Szeroki przedział ufności wskazuje na mniejsze zaufanie do danych, ponieważ jest większa margines błędu. Szeroki przedział ufności jest jak zabezpieczenie twoich zakładów. Chociaż istnieje związek między przedziałem ufności a rozmiarem próby, nie jest to relacja liniowa. Naukowiec nie może obniżyć poziomu ufności o połowę, podwajając wielkość próby.
- Częstotliwość odpowiedzi: Dokładność, z jaką przykładowe dane odzwierciedlają populację docelową, zależy również od odsetka respondentów, którzy udzielili konkretnej odpowiedzi lub odpowiedzieli w określony sposób. Im większa liczba respondentów, którzy udzielili konkretnej odpowiedzi, powiedzmy: "Bardzo szczęśliwy", pewien badacz może być tego zdania. Wystąpi pewna zmienność w procentach w środkowych obszarach krzywej normalnej. Oznacza to, że jeśli badacz ma 50% pewności, że członkowie populacji docelowej odpowiedzą (w ramach przedziału ufności) jak członkowie populacji próbnej, prawdopodobnie wystąpi pewna zmiana w stosunku do tego poziomu 50%.
- Warto pamiętać, że wartości odstające (dane na odległych krańcach lub ogonach krzywej normalnej) są bardziej prawdopodobne w przybliżeniu w takim samym tempie w populacji, jak w próbce - tutaj występuje mniejsza zmienność, ponieważ jest niższa częstotliwość. (Zastanów się, jak kule w pudełku Galtona mają tendencję do układania się w środku na wystawie Pacific Science Center? Tylko kilka piłek odbija się w ogonach.) Z tego powodu łatwiej jest być pewnym częstotliwości ekstremalnych odpowiedzi .
- Wielkość populacji nie jest istotnym czynnikiem w wielkości próby, chyba że naukowiec pracuje z bardzo małą populacją i znany dla niego (np. wystarczająco małe, aby badacz mógł zidentyfikować wszystkich członków populacji).
Creative Research Systems zwraca uwagę, że:
Matematyka prawdopodobieństwa dowodzi, że wielkość populacji jest nieistotna, chyba że wielkość próby przekracza kilka procent ogółu badanej populacji. Oznacza to, że próba 500 osób jest równie przydatna w badaniu opinii o stanie 15 000 000, ponieważ byłoby to miasto 100 000.Generowanie próbka reprezentatywna może być kosztowny i czasochłonny. Badacze zawsze mierzą się z kompromisem pomiędzy poziomem pewności, jaki chcieliby osiągnąć - lub stopniem dokładności, jaki muszą osiągnąć - i poziomem ufności, na jaki mogą sobie pozwolić.
Wielkość próby w badaniach jakościowych
Badania jakościowe mają charakter eksploracyjny lub opisowy i nie koncentrują się na liczbach ani pomiarach. Jednak obawy związane z błędem pobierania próbek w badaniach jakościowych są nadal aktualne. Zgodnie z ogólną zasadą, jeśli próbka jest reprezentatywna dla docelowego wszechświata, tematy lub wzorce, które wyłonią się z badania, będą odzwierciedlać większą populację, która jest przedmiotem zainteresowania badacza. Jeżeli próbka jest reprezentatywna i składa się z dużego procentu populacji docelowej, wówczas pewność co do dokładności danych pochodzących z tej próbki będzie zazwyczaj wysoka.
Określanie rozmiaru próbki w badaniach ankiet
W przypadku badań ilościowych i jakościowych stosuje się różne zasady dotyczące określania wielkości próby. Ogólnie rzecz biorąc, aby mieć pewność co do danych generowanych przez jakościowe badania ankietowe, badacz musi mieć jasne wyobrażenie o tym, w jaki sposób dane będą wykorzystywane. Dane mogą stanowić podstawę opisowej narracji (jak w przypadku studium przypadku lub niektórych badań etnograficznych) lub mogą służyć w sposób eksploracyjny w celu zidentyfikowania odpowiednich zmiennych, które mogą później zostać przetestowane pod kątem korelacji w badaniu ilościowym.
Wielkość próby w badaniach ilościowych
Badania ilościowe często obejmują porównania między segmentami rynku lub podgrupami rynku docelowego. Ponieważ badania ilościowe opierają się na liczbach, określenie wygodnej wielkości próby może być dość łatwe - dla każdej ważnej grupy lub segmentu w badaniu naukowiec ma nadzieję na badanie 100 uczestników. Ta liczba jest zaleceniem, a nie absolutem. Badacz rynku rozważy szereg istotnych zmiennych, aby określić wielkość próby w badaniach ankietowych.
Podczas przeprowadzania badań rynku ankietowego celem jest wyprowadzenie z próbki, co może być prawdą w odniesieniu do docelowego wszechświata. Próbka dostarcza danych, które mogą być zauważony lub znane. Na podstawie tych obserwowanych lub znanych danych naukowiec może oszacować stopień, w jakim nieznana wartość lub parametr może znaleźć się w populacji docelowej.
Badania ilościowe są oparte na pojęciu a normalna , symetryczna krzywa reprezentująca w umyśle badacza docelowy wszechświat - populację, którą badacz musi raczej oszacować niż faktycznie wiedzieć parametry. Reprezentatywna próbka pozwala badaczowi obliczyć - na podstawie danych z próbki - szacunkowy zakres wartości, które mogą zawierać nieznaną wartość lub parametr, który jest przedmiotem zainteresowania. Ten szacowany zakres wartości reprezentuje obszar na krzywej normalnej i jest zwykle wyrażany jako dziesiętny lub procentowy.
Normalna krzywa i prawdopodobieństwo
Normalna, symetryczna krzywa jest wizualnym wyrazem prawdopodobieństwa. Spójrzmy na prostą heurystykę: Aktywność w centrum nauki pozwala wielu kulom spaść między dwoma akrylowymi arkuszami, po jednym na raz. Każda piłka wpada przez ten sam otwór na górze ekranu, a następnie opada pomiędzy pionowymi, równoległymi przegrodami, które oddzielają stosy piłek, gdy się zatrzymają. Po kilku godzinach kulki uformowały kształt normalnej krzywej. Krzywa zmienia się trochę, ponieważ każda nowo wprowadzona piłka uderza w masę kulek, które dotarły jako pierwsze.
Ale ogólnie rzecz biorąc, symetryczna krzywa jest oczywista i pojawiła się naturalnie, niezależnie od jakichkolwiek działań obserwatorów lub personelu Centrum Naukowego. Zakrzywiony kształt, jaki tworzą kulki, odzwierciedla prawdopodobieństwo, że większość kulek spadnie do środka i pozostanie tam. Mniejsza liczba piłek spowoduje, że znajdzie się na odległych krańcach krzywej - niektóre nieuchronnie będą, ale są nieliczne.
Ta normalna krzywa jest podobna do pojęcia próbki. Za każdym razem, gdy wyświetlacz zostanie opróżniony, a kule ponownie wpadną do pudełka Galton, konfiguracja stosów piłek będzie tylko trochę inna. Ale z biegiem czasu kształt krzywej nie zmieni się wiele, a wzór będzie prawdziwy.
Czy badania rynku i badania marketingowe są takie same?
Badania marketingowe są takie same jak badania rynkowe. Oto różnica między tymi dwoma etapami a marketingiem i badaniami rynku.
Badania ankiet - reprezentatywne próbki
Reprezentatywne próbki pomagają zmniejszyć liczbę błędów przy wyborze respondentów, co oznacza, że dane z badań rynkowych będą bardziej wiarygodne.
Badania ankiet - Wybór oprogramowania ankiet mobilnych
Zapoznaj się z kryteriami wyboru aplikacji ankiet i dowiedz się, co oferują dostawcy oprogramowania ankietowego w partnerstwie technologicznym.