Noi di QuestionPro amiamo la tecnologia e l'automazione, per questo abbiamo creato un semplice calcolatore della dimensione del campione che vi permetterà, con un paio di clic, di determinare il numero esatto di sondaggi da condurre.
Quando si pianifica uno studio, non c'è niente di più importante che conoscere il numero di sondaggi necessari per considerarlo una ricerca valida.
A questo punto è necessario conoscere il modo migliore per determinare la dimensione del campione di uno studio di ricerca.
Con questo calcolatore potete quantificare in modo rapido ed efficace la dimensione del campione della vostra prossima ricerca. Senza dubbio, il suo utilizzo vi farà risparmiare molto tempo. Quindi, approfittatene e usatelo ogni volta che è necessario.
L'utilizzo della nostra calcolatrice è molto semplice, tuttavia vorremmo condividere con voi i seguenti suggerimenti e osservazioni per aiutarvi a capire meglio il processo che sta dietro a questo strumento utile e quasi magico
Ricordate che il campione ottenuto sarà rappresentativo perché avrà il livello di confidenza e il margine corretti, quindi seguite queste semplici raccomandazioni:
Se nel calcolatore del campione si seleziona un livello di confidenza del 95%, un margine di errore del 5% e una popolazione di 7743955, la dimensione del campione sarà di 385 persone.
Vediamo ora di scomporre ulteriormente i concetti sopra esposti.
Il margine di errore, chiamato anche intervallo di confidenza, è la cifra negativa o positiva che viene generalmente riportata nei risultati di un sondaggio.
Ad esempio, se si utilizza un margine di errore di 4 e il 47% del campione sceglie una risposta, si può essere certi che se si fosse posta la domanda all'intera popolazione, tra il 43% (47-4) e il 51% (47+4) avrebbe scelto quella risposta.
El Il livello di confidenza è espresso in percentuale (ad esempio, un livello di confidenza del 95%). Significa che se si ripete un esperimento o un sondaggio più volte, il 95% delle volte i risultati corrisponderanno a quelli ottenuti da una popolazione, cioè si avranno statistiche robuste.
Il livello di confidenza si riferisce al tasso di successo a lungo termine del metodo, ovvero alla frequenza con cui questo tipo di intervallo catturerà il parametro di interesse.
La maggior parte dei ricercatori utilizza un livello di confidenza del 95%.
Sono tre i fattori che determinano la confidenza della ricerca:
La dimensione di un campione è una selezione significativa della popolazione che si intende studiare.
Maggiore è la dimensione del campione, maggiore è la fiducia che le risposte riflettano realmente la popolazione. Ciò significa che, per un determinato livello di confidenza, maggiore è la dimensione del campione, minore è l'intervallo di confidenza.
Tuttavia, la relazione non è lineare (cioè il raddoppio della dimensione del campione non dimezza l'intervallo di confidenza).
L'accuratezza dipende anche dalla percentuale del campione che sceglie una determinata risposta. Se il 99% del campione ha risposto “Sì” e l'1% ha risposto “No”, la probabilità di errore è remota, indipendentemente dalle dimensioni del campione. Tuttavia, se le percentuali sono 51% e 49%, la probabilità di errore è molto più alta.
Quando si determina la dimensione del campione per un determinato livello di precisione, si dovrebbe utilizzare la percentuale peggiore (50%). Questa percentuale va utilizzata anche se si vuole determinare un livello di precisione complessivo per un campione già in possesso.
Per determinare l'intervallo di confidenza per una risposta specifica nel campione, è possibile utilizzare la percentuale scegliendo quella risposta e ottenere un intervallo più piccolo.
Nella ricerca, è comune optare per l'opzione di massima variabilità, quando non esiste una storia della ricerca in corso. In questi casi viene impostato un valore standard di p=q=0,5 o 50%.
Spesso non si conoscono le dimensioni esatte di una popolazione. Questo non è un problema.
Le probabilità matematiche dimostrano che le dimensioni della popolazione sono irrilevanti, a meno che le dimensioni del campione non superino una piccola percentuale della popolazione totale che si sta esaminando.
Ciò significa che un campione di 500 persone è ugualmente utile per esaminare le opinioni di uno stato di 15.000.000 o di una città di 100.000 abitanti.
Los cálculos del intervalo de confianza suponen que tienes una muestra aleatoria y confiable de la población.
Il calcolo degli intervalli di confidenza presuppone che si disponga di un campione casuale affidabile della popolazione.
Se il campione non è veramente casuale, non si può fare affidamento sugli intervalli. I campioni non casuali sono solitamente il risultato di un errore o di una limitazione nella procedura di campionamento.
Un esempio di questo tipo di errore potrebbe essere quello di chiamare le persone a casa durante il giorno, escludendo quelle che lavorano. Non si può presumere che la popolazione non attiva rappresenti accuratamente l'intera popolazione (attiva e non).
Una situazione che si verifica quando si calcola la dimensione del campione per popolazioni molto grandi (di solito superiori a 100.000) è che si ottiene il numero 385, sia che si tratti di una popolazione di 450.000 o di 4.500.000 persone.
Si tratta di un errore? No. Il numero 385 si ottiene considerando, per un livello di confidenza del 95%, la deviazione media di 1,96 e un margine di errore del 5%, da cui si può fare il seguente calcolo:
n= (1.96*.,96*0.5*0.5) / (0.05*0.05) = 0.9604 / 0.0025 = 384.16
Di conseguenza, otteniamo che con un campione casuale di 385 individui si possono ottenere risultati con un'elevata precisione per
il livello di confidenza e il margine di errore precedentemente stabilito.
Questo vale indipendentemente dalle dimensioni della popolazione, purché siano rispettate le regole di casualità.
Anche se sembra una magia, dietro il nostro calcolatore di campioni c'è un'intera metodologia che convalida il calcolo del campione ottenuto; in questa occasione ci siamo affidati alla seguente formula.
Dove:
Ecco alcuni suggerimenti per determinare la dimensione del campione della vostra prossima ricerca:
I campioni possono fornire dati che permettono di fare inferenze sull'intera popolazione. È attraverso i dati raccolti da un campione che gli intervistatori possono ottenere risultati su una popolazione.
Altri motivi per cui è importante calcolare la dimensione del campione sono i seguenti:
In conclusione, il calcolo della dimensione del campione è un aspetto molto importante di qualsiasi ricerca. Dovrebbe essere effettuato al momento della pianificazione dello studio, a seconda del tipo di domande e del disegno della ricerca.
È inoltre consigliabile l'aiuto di un calcolatore della dimensione del campione, come QuestionPro, per evitare errori nel determinare la percentuale della popolazione da analizzare.
Ci auguriamo che il nostro calcolatore della dimensione del campione vi sia utile per raccogliere i dati necessari a garantire il successo della vostra ricerca.
Ecco fatto! Ora conoscete il numero esatto di sondaggi da condurre affinché il vostro studio abbia un range valido grazie alla dimensione del campione calcolata.
Ricordate che potete sfruttare gli strumenti automatici di QuestionPro per la raccolta e l'analisi dei dati.
Se invece state conducendo uno studio professionale e avete bisogno di un campione affidabile di persone che rispondano ai vostri sondaggi, vi invitiamo a saperne di più sul nostro servizio specializzato QuestionPro Audience.
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