सांख्यिकी / सर्वेक्षण
सैंपल साइज कैलकुलेटर (सर्वे)
दिए गए त्रुटि की सीमा और विश्वास स्तर के लिए आवश्यक सर्वे प्रतिक्रियाओं की संख्या जानें। छोटी जनसंख्या के लिए सीमित जनसंख्या सुधार भी शामिल है।
सैंपल साइज कैलकुलेटर (सर्वे): Cochran का सूत्र n₀ = z² × p(1 − p) ÷ e² है। इसमें z विश्वास स्तर से मिलता है (95% के लिए 1.96), p अपेक्षित अनुपात है और e त्रुटि की सीमा है। p = 50% को सबसे सतर्क विकल्प मानने पर, 95% विश्वास स्तर पर ±5% के लिए n₀ = 384.16, इसलिए 385 प्रतिक्रियाएँ आवश्यक हैं। N लोगों वाली जनसंख्या के लिए n = n₀ ÷ (1 + (n₀ − 1) ÷ N): 1,000 लोगों के लिए 278। यह आपके ब्राउज़र में 100% स्थानीय रूप से चलता है और सर्वर पर कोई फ़ाइल अपलोड नहीं होती।
- श्रेणी
- स्कूल और पढ़ाई के टूल्स
- रन
- आपके ब्राउज़र में
- लागत
- मुफ़्त · साइन अप की ज़रूरत नहीं
- उपलब्धता
- इस्तेमाल के लिए तैयार
पूरी तरह आपके ब्राउज़र में चलता है
Cochran का सूत्र, n₀ = z² × p(1 − p) ÷ e², चुने गए confidence स्तर पर सर्वेक्षण के अनुपात को त्रुटि सीमा e के भीतर रखने के लिए आवश्यक responses देता है; p के लिए 50% सुरक्षित अनुमान है, क्योंकि इसमें सबसे अधिक responses की आवश्यकता होती है। छोटी population N के लिए, finite population correction n = n₀ ÷ (1 + (n₀ − 1) ÷ N) इसे कम करता है। इसमें random sample माना गया है; कम response rate और पक्षपाती samples को size बढ़ाने से ठीक नहीं किया जा सकता।
सामान्य आकार
95% confidence और p = 50% पर: ±10% के लिए 97 प्रतिक्रियाएँ, ±5% के लिए 385, ±3% के लिए 1,068 और ±1% के लिए 9,604 प्रतिक्रियाएँ चाहिए। 99% confidence पर ±5% के लिए 664 प्रतिक्रियाएँ चाहिए।
परिणाम मिलने के बाद वास्तव में प्राप्त margin of error आपके पाए गए अनुपात पर निर्भर करता है: उत्तर 50% के आसपास होने पर यह सबसे बड़ा होता है।
सर्वेक्षणों के बजाय प्रयोगों के लिए
A/B test या clinical trial की तरह दो समूहों की तुलना करने के लिए उस प्रभाव के आकार पर आधारित power analysis चाहिए, जिसका आप पता लगाना चाहते हैं; इसकी प्रक्रिया अलग होती है।
नमूना उतना ही अच्छा होता है, जितनी अच्छी तरह उसे चुना गया हो: बड़ा लेकिन स्वयं चुना गया नमूना भी बहुत पक्षपाती हो सकता है।
इस्तेमाल करने का तरीका
- विश्वास स्तर चुनें, आमतौर पर 95%।
- स्वीकार्य त्रुटि की सीमा दर्ज करें और यदि जनसंख्या छोटी है, तो उसका आकार दर्ज करें।
- आवश्यक प्रतिक्रियाओं की संख्या देखें।
गोपनीयता और सीमाएँ
सब कुछ आपके ब्राउज़र में गणना किया जाता है।
संबंधित टूल्स
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
बहुत बड़ी जनसंख्या के लिए बहुत बड़ा सैंपल क्यों आवश्यक नहीं होता?
सटीकता इस बात पर निर्भर करती है कि कितनी प्रतिक्रियाएँ मिलीं, न कि पूछे गए लोगों का जनसंख्या में कितना हिस्सा है: 385 यादृच्छिक प्रतिक्रियाओं से ±5% परिणाम मिलता है, चाहे जनसंख्या 100,000 हो या 100 मिलियन।
अनुपात के लिए 50% का उपयोग क्यों किया जाता है?
p(1 − p) का मान 50% पर सबसे अधिक होता है, इसलिए इससे सबसे बड़ा और सुरक्षित सैंपल मिलता है। अलग मान का उपयोग तभी करें, जब आपको लगभग पता हो कि उत्तर क्या होगा।
क्या इसमें जवाब न देने वाले लोगों का हिसाब शामिल है?
नहीं: प्रतिक्रियाओं की अपेक्षित दर से भाग दें। 20% प्रतिक्रिया दर पर 385 ÷ 0.2 = 1,925 लोगों को आमंत्रित करें।
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