실험에서 통계적으로 유의미한 결과가 나오도록하려면 샘플 크기가 매우 중요합니다. 표본 크기가 너무 작 으면 결과가 우연이 아니라는 결론을 내릴만큼 변동이 크지 않기 때문에 결과는 실행 가능한 결과를 제공하지 않습니다. 연구원이 너무 많은 개인을 사용하면 연구 비용이 많이 들고 필요한 자금을 얻지 못할 수 있습니다. 따라서 설문 조사를 수행하는 사람들은 필요한 표본 크기를 추정하는 방법을 이해해야합니다.
필요한 신뢰 구간을 결정하십시오. 이것은 연구 결과가 실제 생활의 비율에 얼마나 근접해야 하는가입니다. 예를 들어, 선거 전 여론 조사에서 60 %의 사람들이 후보 A를지지하고 신뢰 구간이 3 % 인 경우 실제 비율은 57에서 63 사이 여야합니다.
필요한 신뢰 수준을 결정하십시오. 신뢰 수준은 실제 백분율이 신뢰 구간 내에 있다는 것을 연구원이 얼마나 확신 할 수 있는지를 나타 내기 때문에 신뢰 구간과 다릅니다. 신뢰 수준은 범위에 포함 된 평균에서 벗어난 표준 편차의 수인 Z 점수로 작성됩니다. 95 %의 신뢰 수준에는 평균의 양쪽에 1.96 표준 편차가 포함되므로 Z 점수는 1.96이됩니다. 이는 실제 비율이 연구 결과의 양쪽에서 1.96 표준 편차 내에있을 가능성이 95 %임을 의미합니다.
연구의 비율을 추정하십시오. 예를 들어 응답자의 55 %가 후보 A를지지 할 것으로 예상되는 경우 비율에 0.55를 사용합니다.
예를 들어, 95 %의 신뢰도로 알고 있어야하고 비율이 65 %가 될 것으로 예상하고 연구 비율이 플러스 또는 마이너스 3 % 포인트를 사용하면 1.96을 Z로, 0.65를 P로, 0.03을 C로 사용하여 설문 조사에 972 명이 필요함을 나타냅니다.
팁
- 적절한 신뢰 수준을 선택하십시오. 차별을 연구하는 연구는 두 야구 선수의 타율을 비교하는 연구보다 더 높은 신뢰 수준이 필요합니다.
경고
- 신중하게 추정하고보다 균형 잡힌 (50/50) 결과를 잘못 계산하십시오. 비율이 50/50에 가까울수록 필요한 표본 크기가 커집니다.
저자 정보
Mark Kennan은 Kansas City 지역에 거주하는 작가로 개인 금융 및 비즈니스 주제를 전문으로합니다. 그는 2009 년부터 글을 쓰고 있으며 "Quicken", "TurboTax"및 "The Motley Fool"에 의해 출판되었습니다.
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