การกําหนดขนาดตัวอย่าง: คําจํากัดความ สูตร และตัวอย่าง

คุณพร้อมที่จะสํารวจเป้าหมายการวิจัยของคุณแล้วหรือยัง? แบบสํารวจการวิจัยช่วยให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกจากกลุ่มเป้าหมายของคุณ ข้อมูลที่คุณรวบรวมจะให้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้า ซึ่งนําไปสู่ยอดขายและความภักดีของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น การคํานวณและการกําหนดขนาดตัวอย่างมีความจําเป็นสําหรับนักวิจัยในการกําหนดจํานวนผู้ตอบแบบสอบถามที่เหมาะสมโดยพิจารณาจากคุณภาพของการศึกษาวิจัย

ดังนั้นคุณควรกําหนดขนาดตัวอย่างอย่างไร? คุณจะรู้ได้อย่างไรว่าใครควรได้รับแบบสํารวจของคุณ คุณจะตัดสินใจเกี่ยวกับจํานวนกลุ่มเป้าหมายได้อย่างไร?

การส่งแบบสํารวจมากเกินไปอาจมีราคาแพงโดยไม่ทําให้คุณได้เปรียบอย่างชัดเจนเมื่อเทียบกับตัวอย่างที่เล็กกว่า แต่ถ้าคุณส่งน้อยเกินไป คุณจะไม่มีข้อมูลเพียงพอที่จะสรุปได้อย่างถูกต้อง

การรู้วิธีคํานวณและกําหนดขนาดตัวอย่างที่เหมาะสมอย่างแม่นยําจะทําให้คุณได้เปรียบเหนือคู่แข่ง มาดูกันว่าตัวอย่างที่ดีประกอบด้วยอะไรบ้าง นอกจากนี้ มาดูสูตรการคํานวณขนาดตัวอย่าง เพื่อให้คุณสามารถกําหนดขนาดตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบสําหรับแบบสํารวจครั้งต่อไปของคุณ

ขนาดตัวอย่างคืออะไร?

‘ขนาดตัวอย่าง’ เป็นคําศัพท์การวิจัยตลาดที่ใช้ เพื่อกําหนดจํานวนบุคคลที่รวมอยู่ในการวิจัย นักวิจัยเลือกกลุ่มตัวอย่างตามข้อมูลประชากร เช่น อายุ เพศ หรือสถานที่ทางกายภาพ คําศัพท์ อาจคลุมเครือหรือเฉพาะเจาะจง

ตัวอย่างเช่น คุณอาจต้องการทราบว่าผู้คนในช่วงอายุ 18-25 ปีคิดอย่างไรกับผลิตภัณฑ์ของคุณ หรือคุณอาจต้องการให้ตัวอย่างของคุณอาศัยอยู่ในสหรัฐอเมริกาเท่านั้นทําให้คุณมีกลุ่มประชากรที่หลากหลาย จํานวนบุคคลทั้งหมดในตัวอย่างใดตัวอย่างหนึ่งคือขนาดตัวอย่าง

การกําหนดขนาดตัวอย่างคืออะไร?

การกําหนดขนาดตัวอย่างคือการเลือกจํานวนการสังเกตหรือคนที่ถูกต้องจากกลุ่มที่ใหญ่ขึ้นเพื่อใช้ในตัวอย่าง เป้าหมายของการหาขนาดตัวอย่างคือเพื่อให้แน่ใจว่าตัวอย่างมีขนาดใหญ่พอที่จะให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องทางสถิติและการประมาณค่าพารามิเตอร์ประชากรที่แม่นยํา แต่มีขนาดเล็กพอที่จะจัดการได้และคุ้มค่า

ในการศึกษาวิจัยจํานวนมากการได้รับข้อมูลจากสมาชิกทุกคนของประชากรที่สนใจนั้นเป็นไปไม่ได้หรือมีประโยชน์ นักวิจัยเลือกตัวอย่างของบุคคลหรือเหตุการณ์ที่เป็นตัวแทนของทั้งหมดเพื่อศึกษาแทน ผลลัพธ์ที่แม่นยําและแม่นยําเพียงใดขึ้นอยู่กับขนาดของตัวอย่างเป็นอย่างมาก

การเลือกขนาดตัวอย่างที่มีนัยสําคัญทางสถิติขึ้นอยู่กับหลายสิ่ง เช่น ขนาดของประชากร คุณต้องการให้การประมาณการของคุณแม่นยําเพียงใด คุณต้องการให้ผลลัพธ์มั่นใจเพียงใด สถิติมักใช้เพื่อกําหนดขนาดตัวอย่างสําหรับคําถามการศึกษาและการวิจัยบางประเภท

การหาขนาดตัวอย่างเป็นสิ่งสําคัญในการทําให้แน่ใจว่าผลการวิจัยและข้อสรุปนั้นถูกต้องและเชื่อถือได้

เหตุใดคุณจึงต้องกําหนดขนาดตัวอย่าง

สมมติว่าคุณเป็นนักวิจัยตลาดในสหรัฐอเมริกาและต้องการส่ง แบบสํารวจหรือแบบสอบถาม แบบสํารวจนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อทําความเข้าใจความรู้สึกของผู้ชมที่มีต่อโทรศัพท์มือถือเครื่องใหม่ที่คุณกําลังจะเปิดตัว คุณต้องการทราบว่าผู้คนในสหรัฐอเมริกาคิดอย่างไรเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ใหม่เพื่อคาดการณ์ความสําเร็จหรือความล้มเหลวของโทรศัพท์ก่อนเปิดตัว

สมมติฐาน คุณเลือกประชากรของนิวยอร์กซึ่งอยู่ที่ 8.49 ล้านคน คุณใช้สูตรการกําหนดขนาดตัวอย่างเพื่อเลือกตัวอย่าง 500 คน ที่เหมาะกับความต้องการของ คณะกรรมการผู้บริโภค คําตอบสามารถ ช่วยคุณกําหนดว่ากลุ่มเป้าหมายของคุณจะมีปฏิกิริยาอย่างไรต่อผลิตภัณฑ์ใหม่

อย่างไรก็ตาม การกําหนดขนาดตัวอย่างต้องการมากกว่าการส่งแบบสํารวจของคุณไปยังผู้คนให้ได้มากที่สุด หากขนาดตัวอย่างโดยประมาณของคุณใหญ่เกินไป อาจสิ้นเปลืองทรัพยากร เวลา และเงินได้ ขนาดตัวอย่างที่เล็กเกินไปจะไม่อนุญาตให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกสูงสุด ซึ่งนําไปสู่ผลลัพธ์ที่สรุปไม่ได้

เรียนรู้เกี่ยวกับ: ขนาดตัวอย่างแบบสํารวจ

คําศัพท์ที่ใช้รอบขนาดตัวอย่างมีอะไรบ้าง?

ก่อนที่เราจะเข้าสู่การกําหนดขนาดตัวอย่าง มาดูคําศัพท์ที่คุณควรรู้:

1. ขนาดประชากร:

ขนาดประชากรคือจํานวนคนที่เหมาะกับกลุ่มประชากรของคุณ ตัวอย่างเช่น คุณต้องการรับข้อมูลเกี่ยวกับแพทย์ที่อาศัยอยู่ในอเมริกาเหนือ ขนาดประชากรของคุณคือจํานวนแพทย์ทั้งหมดในอเมริกาเหนือ

ไม่ต้องห่วง! ขนาดประชากรของคุณไม่จําเป็นต้องใหญ่ขนาดนั้นเสมอไป ขนาดประชากรที่เล็กลงยังคงสามารถให้ผลลัพธ์ที่แม่นยําได้ตราบใดที่คุณรู้ว่าคุณกําลังพยายามเป็นตัวแทนของใคร

2. ระดับความมั่นใจ:

ระดับความเชื่อมั่นจะบอกคุณว่าคุณสามารถมั่นใจได้มากน้อยเพียงใดว่าข้อมูลของคุณถูกต้อง แสดงเป็นเปอร์เซ็นต์และสอดคล้องกับช่วงความเชื่อมั่น ตัวอย่างเช่น หากระดับความเชื่อมั่นของคุณคือ 90% ผลลัพธ์ของคุณน่าจะแม่นยํา 90%

3. ขอบของข้อผิดพลาด (ช่วงความเชื่อมั่น):

ไม่มีทางที่จะแม่นยํา 100% เมื่อพูดถึงแบบสํารวจ ช่วงความเชื่อมั่นจะบอกคุณว่าห่างจากประชากรมากน้อยเพียงใดหมายความว่าคุณยินดีที่จะปล่อยให้ข้อมูลของคุณลดลง

ขอบ ของข้อผิดพลาด อธิบายว่าคุณสามารถคาดหวังผลการสํารวจที่จะลดลงเมื่อเทียบกับมูลค่าประชากรที่แท้จริงได้ใกล้เคียงกับค่าประชากรที่แท้จริง โปรดจําไว้ว่าหากคุณต้องการความช่วยเหลือเกี่ยวกับข้อมูลนี้ ให้ใช้ เครื่องคํานวณขอบข้อผิดพลาดของเรา

4. ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน:

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดการกระจายของชุดข้อมูลจากค่าเฉลี่ย วัดความแปรปรวนสัมบูรณ์ของการแจกแจง ยิ่งการกระจายหรือความแปรปรวนสูงเท่าใดค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานก็จะยิ่งมากขึ้นและขนาดของส่วนเบี่ยงเบนก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น

ตัวอย่างเช่น คุณได้ส่งแบบสํารวจของคุณไปแล้ว คุณคาดหวังความแปรปรวนมากแค่ไหนในการตอบกลับของคุณ? ความแปรปรวนในการตอบสนองนั้นคือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

สูตรการคํานวณขนาดตัวอย่าง – การกําหนดขนาดตัวอย่าง

เมื่อกําหนดคําศัพท์ที่จําเป็นทั้งหมดแล้ว ก็ถึงเวลาเรียนรู้วิธีกําหนดขนาดตัวอย่างโดยใช้สูตรการคํานวณตัวอย่าง

ระดับความเชื่อมั่นของคุณสอดคล้องกับคะแนน Z นี่คือค่าคงที่ที่จําเป็นสําหรับสมการนี้ นี่คือคะแนน z สําหรับระดับความเชื่อมั่นที่พบบ่อยที่สุด:

90% – คะแนน Z = 1.645

95% – คะแนน Z = 1.96

99% – คะแนน Z = 2.576

หากคุณเลือกระดับความเชื่อมั่นที่แตกต่างกัน เครื่องมือออนไลน์ต่างๆ สามารถช่วยคุณค้นหาคะแนนของคุณได้

ขนาดตัวอย่างที่จําเป็น = (Z-score)2 * StdDev*(1-StdDev) / (ขอบของข้อผิดพลาด)2

นี่คือตัวอย่างวิธีการทํางานของคณิตศาสตร์ โดยสมมติว่าคุณเลือกระดับความเชื่อมั่น 90% ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน .6 และขอบของข้อผิดพลาด (ช่วงความเชื่อมั่น) ที่ +/- 4%

((1.64)2 x .6(.6)) / (.04)2

( 2.68x .0.36) / .0016

.9648 / .0016

=603

จําเป็นต้องมีผู้ตอบแบบสอบถาม 603 คน และนั่นจะกลายเป็นขนาดตัวอย่างของคุณ

เครื่องคํานวณขนาดตัวอย่างฟรี

ขนาดตัวอย่างถูกกําหนดอย่างไร?

การกําหนดขนาดตัวอย่างที่เหมาะสมสําหรับแบบสํารวจของคุณเป็นหนึ่งในคําถามที่พบบ่อยที่สุดที่นักวิจัยถามเมื่อเริ่มการศึกษาวิจัยตลาด โชคดีที่การกําหนดขนาดตัวอย่างนั้นคํานวณได้ไม่ยากอย่างที่คุณจําได้จากชั้นเรียนสถิติของโรงเรียนมัธยมปลายแบบเก่า

ก่อนคํานวณขนาดตัวอย่าง ให้แน่ใจว่าคุณมีสิ่งเหล่านี้:

1. เป้าหมายและวัตถุประสงค์:

คุณหวังว่าจะทําอะไรกับแบบสํารวจนี้? คุณวางแผนที่จะฉายภาพผลลัพธ์ไปยัง ประชากรหรือประชากรทั้งหมด หรือไม่? คุณต้องการดูว่ากลุ่มใดกลุ่มหนึ่งคิดอย่างไร? คุณกําลังพยายามตัดสินใจครั้งใหญ่หรือแค่กําหนดทิศทาง?

การคํานวณขนาดตัวอย่างมีความสําคัญต่อการคาดการณ์ผลการสํารวจของคุณในประชากรจํานวนมาก คุณจะต้องแน่ใจว่ามีความสมดุลและสะท้อนถึงชุมชนโดยรวม อย่างไรก็ตาม ขนาดตัวอย่างไม่สําคัญเท่าหากคุณพยายามทําความเข้าใจความชอบ

ตัวอย่างเช่น คุณกําลังสํารวจเจ้าของบ้านทั่วสหรัฐอเมริกาเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายในการทําความเย็นในบ้านในช่วงฤดูร้อน เจ้าของบ้านในภาคใต้อาจใช้เงินในการทําให้บ้านเย็นลงท่ามกลางความร้อนชื้นมากกว่าในเดนเวอร์ซึ่งสภาพอากาศแห้งและเย็น

คุณจะต้องได้รับการตอบกลับจากผู้คนในทุกพื้นที่และสภาพแวดล้อมของสหรัฐอเมริกาเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยําที่สุด หากคุณรวบรวมคําตอบจากขั้วเดียวเช่นภาคใต้ที่อบอุ่นผลลัพธ์ของคุณจะบิดเบือน

2. ระดับความแม่นยํา:

คุณต้องการให้ผลการสํารวจใกล้เคียงกับคุณค่าที่แท้จริงมากน้อยเพียงใดหากทุกคนตอบกลับ หากแบบสํารวจนี้กําหนดวิธีที่คุณจะใช้จ่ายหลายล้านดอลลาร์การกําหนดขนาดตัวอย่างของคุณควรถูกต้อง

ยิ่งคุณต้องมีความแม่นยํามากเท่าใด ตัวอย่างที่คุณต้องการก็จะยิ่งใหญ่ขึ้น และตัวอย่างของคุณก็ยิ่งต้องเป็นตัวแทนของประชากรโดยรวมมากขึ้นเท่านั้น หากประชากรของคุณมีขนาดเล็ก เช่น 200 คน คุณอาจต้องการสํารวจประชากรทั้งหมดแทนที่จะลดจํานวนด้วยตัวอย่าง

3. ระดับความมั่นใจ:

นึกถึงความมั่นใจจากมุมมองของความเสี่ยง คุณยินดีที่จะเสี่ยงมากแค่ไหน? นี่คือจุดที่ตัวเลขช่วงความเชื่อมั่นของคุณมีความสําคัญ คุณต้องการที่จะมั่นใจแค่ไหน — มั่นใจ 98% มั่นใจ 95%?

เข้าใจว่าเปอร์เซ็นต์ความเชื่อมั่นที่คุณเลือกจะส่งผลอย่างมากต่อ จํานวนการทําให้เสร็จสมบูรณ์ที่คุณต้องการ เพื่อความถูกต้อง สิ่งนี้สามารถเพิ่มความยาวของแบบสํารวจและจํานวนคําตอบที่คุณต้องการ ซึ่งหมายถึงค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นสําหรับแบบสํารวจของคุณ

การทราบตัวเลขและจํานวนเงินที่แท้จริงที่อยู่เบื้องหลังเปอร์เซ็นต์สามารถช่วยให้คุณเข้าใจความต้องการขนาดตัวอย่างที่ถูกต้องได้มากขึ้นเมื่อเทียบกับค่าใช้จ่ายในการสํารวจ

ตัวอย่างเช่น คุณต้องการมีความมั่นใจ 99% หลังจากใช้สูตรการกําหนดขนาดตัวอย่างแล้ว คุณต้องรวบรวมผู้ตอบแบบสอบถามเพิ่มเติม 1,000 คน

ในทางกลับกัน หมายความว่าคุณจะต้องจ่ายค่าตัวอย่างหรือทําแบบสํารวจต่อไปอีกหนึ่งหรือสองสัปดาห์ คุณต้องพิจารณาว่าความแม่นยําที่เพิ่มขึ้นมีความสําคัญมากกว่าต้นทุนหรือไม่

4. ความแปรปรวนของประชากร:

ความแปรปรวนใดในประชากรของคุณ? กล่าวอีกนัยหนึ่งประชากรมีความคล้ายคลึงกันหรือแตกต่างกันอย่างไร?

หากคุณกําลังสํารวจผู้บริโภคในหัวข้อกว้าง ๆ อาจมีหลายรูปแบบ เพื่อให้ได้ภาพที่แม่นยําที่สุดของประชากร คุณจะต้องมีขนาดตัวอย่างที่ใหญ่ขึ้น

อย่างไรก็ตาม หากคุณกําลังสํารวจประชากรที่มีลักษณะคล้ายคลึงกัน ความแปรปรวนของคุณจะน้อยลง และคุณสามารถสุ่มตัวอย่างผู้คนได้น้อยลง ความแปรปรวนที่มากขึ้นเท่ากับตัวอย่างที่มากขึ้น และความแปรปรวนที่น้อยลงเท่ากับตัวอย่างน้อยลง หากคุณไม่แน่ใจ คุณสามารถเริ่มต้นด้วยความแปรปรวน 50%

5. อัตราการตอบสนอง:

คุณต้องการให้ทุกคนตอบแบบสํารวจของคุณ น่าเสียดายที่ทุกแบบสํารวจได้กําหนดเป้าหมายผู้ตอบแบบสอบถามที่ไม่เคยเปิดการศึกษาหรือลาออกกลางคัน อัตราการตอบกลับ ของคุณจะขึ้นอยู่กับการมีส่วนร่วมของประชากรกับผลิตภัณฑ์ องค์กรบริการ หรือแบรนด์ของคุณ

ยิ่งอัตราการตอบกลับสูงเท่าใด ระดับการมีส่วนร่วมของประชากรของคุณก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น ขนาดตัวอย่างพื้นฐานของคุณคือจํานวนคําตอบที่คุณต้องได้รับเพื่อให้แบบสํารวจประสบความสําเร็จ

6. พิจารณาผู้ชมของคุณ:

นอกจากความแปรปรวนภายในประชากรของคุณแล้ว คุณต้องแน่ใจว่าตัวอย่างของคุณไม่รวมผู้ที่ไม่ได้รับประโยชน์จากผลลัพธ์ ข้อผิดพลาดที่ใหญ่ที่สุดอย่างหนึ่งที่คุณสามารถทําได้ในการกําหนดขนาดตัวอย่างคือการลืมพิจารณาผู้ชมที่แท้จริงของคุณ

ตัวอย่างเช่น คุณไม่ต้องการส่งแบบสํารวจไปยังกลุ่มเจ้าของบ้านที่ถามเกี่ยวกับคุณภาพของสิ่งอํานวยความสะดวกในอพาร์ตเมนต์ในท้องถิ่น

7. มุ่งเน้นไปที่วัตถุประสงค์ของแบบสํารวจของคุณ:

คุณอาจเริ่มต้นด้วยข้อมูลประชากรและลักษณะทั่วไป แต่คุณสามารถจํากัดลักษณะเหล่านั้นให้แคบลงได้หรือไม่? การจํากัดกลุ่มเป้าหมายให้แคบลงจะทําให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยํายิ่งขึ้นจากขนาดตัวอย่างที่เล็กได้ง่ายขึ้น

ตัวอย่างเช่น คุณต้องการทราบว่าผู้คนจะมีปฏิกิริยาอย่างไรต่อเทคโนโลยียานยนต์ใหม่ ประชากรปัจจุบันของคุณรวมถึงทุกคนที่เป็นเจ้าของรถยนต์ในตลาดใดตลาดหนึ่ง

อย่างไรก็ตาม คุณรู้ว่ากลุ่มเป้าหมายของคุณคือผู้ที่ขับรถที่มีอายุน้อยกว่าห้าปี คุณสามารถลบใครก็ตามที่มีรถรุ่นเก่าออกจากตัวอย่างของคุณได้ เนื่องจากพวกเขาไม่น่าจะซื้อผลิตภัณฑ์ของคุณ

เมื่อคุณรู้ว่าคุณหวังว่าจะได้รับอะไรจากแบบสํารวจและตัวแปรใดบ้างที่มีอยู่ในประชากรของคุณคุณสามารถตัดสินใจว่าจะคํานวณขนาดตัวอย่างอย่างไร การใช้สูตรเพื่อกําหนดขนาดตัวอย่างเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีในการได้ผลลัพธ์ที่แม่นยํา

หลังจากคํานวณขนาดตัวอย่างแล้ว คุณจะต้องค้นหา ซอฟต์แวร์สํารวจลูกค้า ที่เชื่อถือได้เพื่อช่วยให้คุณรวบรวมคําตอบแบบสํารวจได้อย่างแม่นยําและเปลี่ยนเป็นรายงานที่วิเคราะห์

เรียนรู้เพิ่มเติม: ประชากรเทียบกับตัวอย่าง

บทสรุป

ใน การกําหนดขนาดตัวอย่าง แผนการวิเคราะห์ทางสถิติ จําเป็นต้องพิจารณา ระดับความสําคัญ ขนาดเอฟเฟกต์ และขนาดตัวอย่างอย่างรอบคอบ

นักวิจัยต้องประนีประนอมความสําคัญทางสถิติกับปัจจัยในทางปฏิบัติและจริยธรรม เช่น การปฏิบัติจริงและต้นทุน การศึกษาที่ออกแบบมาอย่างดีพร้อมขนาดตัวอย่างที่เพียงพอสามารถเพิ่มโอกาสในการได้ผลลัพธ์ที่มีนัยสําคัญทางสถิติ

เพื่อให้บรรลุเป้าหมายของแบบสํารวจ คุณอาจต้องลองใช้สองสามวิธีเพื่อเพิ่มอัตราการตอบกลับ เช่น:

• เพิ่มรายชื่อผู้ที่ได้รับแบบสํารวจ
• หากต้องการเข้าถึงผู้ชมที่กว้างขึ้น ให้ใช้ช่องทางการเผยแพร่ที่หลากหลาย เช่น SMS เว็บไซต์ และแบบสํารวจทางอีเมล
• ส่งการแจ้งเตือนไปยังผู้เข้าร่วมแบบสํารวจเพื่อทําแบบสํารวจให้เสร็จสมบูรณ์
• เสนอสิ่งจูงใจในการทําแบบสํารวจ เช่น การเข้าร่วมการจับรางวัลหรือส่วนลดสําหรับการสั่งซื้อครั้งต่อไปของผู้ตอบแบบสอบถาม
• พิจารณาโครงสร้างแบบสํารวจของคุณและหาวิธีทําให้คําถามของคุณง่ายขึ้น ยิ่งมีคนต้องทํางานน้อยลงเพื่อทําแบบสํารวจให้เสร็จสมบูรณ์ ก็ยิ่งมีโอกาสมากขึ้นเท่านั้น
• แบบสํารวจที่ยาวขึ้นมักจะมีอัตราการตอบกลับที่ต่ํากว่าเนื่องจากใช้เวลาในการทําแบบสํารวจให้เสร็จสมบูรณ์ ในกรณีนี้ คุณสามารถลดจํานวนคําถามในแบบสํารวจของคุณเพื่อเพิ่มคําตอบได้

เครื่องคํานวณขนาดตัวอย่างของ QuestionPro ทําให้ง่ายต่อการค้นหาขนาดตัวอย่างที่เหมาะสมสําหรับการวิจัยของคุณโดยพิจารณาจากระดับความเชื่อมั่นที่คุณต้องการ

เรียนรู้เพิ่มเติม ทดลองใช้ฟรี

คําถามที่พบบ่อย (FAQ)