Martech Zone অ্যাপসবিশ্লেষণ এবং পরীক্ষাসিআরএম এবং ডেটা প্ল্যাটফর্মগুলি

ক্যালকুলেটর: আপনার সমীক্ষার ন্যূনতম নমুনা আকার গণনা করুন

জরিপ ন্যূনতম নমুনা আকার ক্যালকুলেটর

জরিপ ন্যূনতম নমুনা আকার ক্যালকুলেটর

আপনার সমস্ত সেটিংস পূরণ করুন। আপনি যখন ফর্মটি জমা দেবেন, তখন আপনার ন্যূনতম নমুনার আকার প্রদর্শিত হবে।

%
আপনার ডেটা এবং ইমেল ঠিকানা সংরক্ষণ করা হয় না.
নতুন করে শুরু কর

একটি সমীক্ষার বিকাশ এবং আপনার কাছে একটি বৈধ প্রতিক্রিয়া রয়েছে তা নিশ্চিত করার জন্য আপনি আপনার ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তগুলিকে ভিত্তি করে নিতে পারেন বেশ কিছুটা দক্ষতার প্রয়োজন৷ প্রথমত, আপনাকে নিশ্চিত করতে হবে যে আপনার প্রশ্নগুলি এমনভাবে জিজ্ঞাসা করা হয়েছে যাতে উত্তরের প্রতি পক্ষপাতিত্ব না হয়। দ্বিতীয়ত, আপনাকে নিশ্চিত করতে হবে যে আপনি পরিসংখ্যানগতভাবে বৈধ ফলাফল পেতে যথেষ্ট লোকেদের জরিপ করছেন।

আপনাকে প্রত্যেক ব্যক্তিকে জিজ্ঞাসা করার দরকার নেই, এটি শ্রম-নিবিড় এবং বেশ ব্যয়বহুল হবে। বাজার গবেষণা সংস্থাগুলি উচ্চ স্তরের আত্মবিশ্বাস অর্জনের জন্য কাজ করে এবং ন্যূনতম পরিমাণে প্রয়োজনীয় প্রাপকদের কাছে পৌঁছানোর সময় ত্রুটির কম মার্জিন। এই আপনার হিসাবে পরিচিত হয় সাধারন মাপ। তুমি আদর্শ সামগ্রিক জনসংখ্যার একটি নির্দিষ্ট শতাংশ একটি ফলাফল অর্জন করতে যা একটি স্তর প্রদান করে বিশ্বাস ফলাফল বৈধ করতে। একটি বহুল স্বীকৃত সূত্র ব্যবহার করে, আপনি একটি বৈধ নির্ধারণ করতে পারেন সাধারন মাপ এটি সামগ্রিকভাবে জনগণের প্রতিনিধিত্ব করবে।

আপনি যদি আরএসএস বা ইমেলের মাধ্যমে এটি পড়ছেন তবে সরঞ্জামটি ব্যবহার করতে সাইটে ক্লিক করুন:

আপনার সমীক্ষার নমুনা আকার গণনা করুন

স্যাম্পলিং কীভাবে কাজ করে?

স্যাম্পলিং হল পুরো জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে অনুমান করার জন্য একটি বৃহত্তর জনসংখ্যা থেকে ব্যক্তিদের একটি উপসেট নির্বাচন করার একটি প্রক্রিয়া। এটি প্রায়শই গবেষণা অধ্যয়ন এবং পোলগুলিতে ডেটা সংগ্রহ করতে এবং জনসংখ্যা সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহৃত হয়।

নমুনা নেওয়ার বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে:

  1. সহজ র্যান্ডম নমুনা: এটি একটি এলোমেলো পদ্ধতি ব্যবহার করে জনসংখ্যা থেকে একটি নমুনা নির্বাচন করে, যেমন এলোমেলোভাবে একটি তালিকা থেকে নাম নির্বাচন করা বা একটি র্যান্ডম নম্বর জেনারেটর ব্যবহার করে৷ এটি নিশ্চিত করে যে জনসংখ্যার প্রতিটি সদস্যের নমুনার জন্য নির্বাচিত হওয়ার সমান সুযোগ রয়েছে।
  2. স্তরিত নমুনা নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে জনসংখ্যাকে উপগোষ্ঠীতে (স্তর) ভাগ করা এবং তারপর প্রতিটি স্তর থেকে একটি এলোমেলো নমুনা নির্বাচন করা জড়িত। এটি নিশ্চিত করে যে নমুনাটি জনসংখ্যার মধ্যে বিভিন্ন উপগোষ্ঠীর প্রতিনিধি।
  3. গুচ্ছের আদর্শ: এর মধ্যে জনসংখ্যাকে ছোট দলে (গুচ্ছ) ভাগ করা এবং তারপর ক্লাস্টারগুলির একটি এলোমেলো নমুনা নির্বাচন করা জড়িত। নির্বাচিত ক্লাস্টারের সমস্ত সদস্য নমুনায় অন্তর্ভুক্ত।
  4. পদ্ধতিগত নমুনা: এতে নমুনার জন্য জনসংখ্যার প্রতিটি nম সদস্যকে নির্বাচন করা জড়িত, যেখানে n হল স্যাম্পলিং ব্যবধান। উদাহরণস্বরূপ, যদি নমুনার ব্যবধান 10 হয় এবং জনসংখ্যার আকার 100 হয়, তাহলে প্রতি 10 তম সদস্যকে নমুনার জন্য নির্বাচিত করা হবে।

জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্য এবং যে গবেষণা প্রশ্নটি অধ্যয়ন করা হচ্ছে তার উপর ভিত্তি করে উপযুক্ত নমুনা পদ্ধতি বেছে নেওয়া গুরুত্বপূর্ণ।

কনফিডেন্স লেভেল বনাম ইরর মার্জিন

একটি নমুনা জরিপে, দ আত্মবিশ্বাস এর ধাপ আপনার আস্থা পরিমাপ করে যে আপনার নমুনা সঠিকভাবে জনসংখ্যার প্রতিনিধিত্ব করে। এটি শতাংশ হিসাবে প্রকাশ করা হয় এবং আপনার নমুনার আকার এবং আপনার জনসংখ্যার পরিবর্তনশীলতার স্তর দ্বারা নির্ধারিত হয়। উদাহরণস্বরূপ, 95% একটি আত্মবিশ্বাসের স্তরের অর্থ হল আপনি যদি একাধিকবার সমীক্ষা পরিচালনা করেন তবে ফলাফলগুলি 95% সময়ের সঠিক হবে।

সার্জারির ত্রুটি মার্জিন, অন্যদিকে, আপনার সমীক্ষার ফলাফল প্রকৃত জনসংখ্যার মান থেকে কতটা আলাদা হতে পারে তার একটি পরিমাপ। এটি সাধারণত শতাংশ হিসাবে প্রকাশ করা হয় এবং আপনার নমুনার আকার এবং আপনার জনসংখ্যার পরিবর্তনশীলতার স্তর দ্বারা নির্ধারিত হয়। উদাহরণস্বরূপ, ধরুন একটি সমীক্ষার ত্রুটি মার্জিন প্লাস বা মাইনাস 3%। সেক্ষেত্রে, আপনি যদি একাধিকবার সমীক্ষা পরিচালনা করেন, তাহলে প্রকৃত জনসংখ্যার মান আস্থার ব্যবধানের মধ্যে পড়ে যাবে (নমুনা মানে প্লাস বা বিয়োগ ত্রুটি মার্জিন দ্বারা সংজ্ঞায়িত) সময়ের 95%।

সুতরাং, সংক্ষেপে, আত্মবিশ্বাসের স্তর হল একটি পরিমাপ যে আপনি কতটা আত্মবিশ্বাসী যে আপনার নমুনা সঠিকভাবে জনসংখ্যার প্রতিনিধিত্ব করে। একই সময়ে, ত্রুটি মার্জিন পরিমাপ করে যে আপনার সমীক্ষার ফলাফল প্রকৃত জনসংখ্যার মান থেকে কতটা আলাদা হতে পারে।

স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি কেন গুরুত্বপূর্ণ?

স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি তথ্যের একটি সেটের বিচ্ছুরণ বা বিস্তার পরিমাপ করে। এটি আপনাকে বলে যে একটি ডেটাসেটের স্বতন্ত্র মানগুলি ডেটাসেটের গড় থেকে কতটা পরিবর্তিত হয়৷ একটি সমীক্ষার জন্য ন্যূনতম নমুনার আকার গণনা করার সময়, আদর্শ বিচ্যুতি অপরিহার্য কারণ এটি আপনাকে আপনার নমুনায় কতটা নির্ভুলতা প্রয়োজন তা নির্ধারণ করতে সহায়তা করে।

যদি প্রমিত বিচ্যুতি ছোট হয়, জনসংখ্যার মানগুলি তুলনামূলকভাবে গড়ের কাছাকাছি থাকে, তাই গড়টির একটি ভাল অনুমান পেতে আপনার একটি বড় নমুনা আকারের প্রয়োজন হবে না। অন্যদিকে, যদি আদর্শ বিচ্যুতি বড় হয়, তাহলে জনসংখ্যার মানগুলি আরও বিচ্ছুরিত হয়, তাই গড়টির একটি ভাল অনুমান পেতে আপনার একটি বড় নমুনা আকারের প্রয়োজন হবে।

সাধারণভাবে, প্রমিত বিচ্যুতি যত বড় হবে, একটি নির্দিষ্ট মাত্রার নির্ভুলতা অর্জন করতে আপনার নমুনার আকার তত বড় হবে। এটি কারণ একটি বৃহত্তর মান বিচ্যুতি নির্দেশ করে যে জনসংখ্যা আরও পরিবর্তনশীল, তাই জনসংখ্যার গড় নির্ভুলভাবে অনুমান করার জন্য আপনার একটি বড় নমুনার প্রয়োজন হবে।

সর্বনিম্ন নমুনা আকার নির্ধারণের সূত্র

প্রদত্ত জনসংখ্যার জন্য প্রয়োজনীয় ন্যূনতম নমুনার আকার নির্ধারণের সূত্রটি নিম্নরূপ:

এস = \ frac {\ frac {z ^ 2 \ বার পি \ বাম (1-পি \ ডান)} {ই ^ 2}} {1+ \ বাম (\ frac {z ^ 2 \ বার পি \ বাম (1- পি \ ডান)} {ই ^ 2 এন} \ ডান)}

যেখানে:

  • S = সর্বনিম্ন নমুনা আকার আপনার ইনপুট দেওয়া জরিপ করা উচিত।
  • N = মোট জনসংখ্যার আকার। আপনি যে অংশ বা জনসংখ্যা মূল্যায়ন করতে চান তার আকার এটি।
  • e = ত্রুটির মার্জিন। যখন আপনি একটি জনসংখ্যার নমুনা করেন, তখন ত্রুটির একটি মার্জিন থাকবে।
  • z = আপনি কতটা আত্মবিশ্বাসী হতে পারেন যে জনসংখ্যা একটি নির্দিষ্ট সীমার মধ্যে একটি উত্তর নির্বাচন করবে। আত্মবিশ্বাসের শতাংশ z-স্কোরে অনুবাদ করে, প্রদত্ত অনুপাতের মান বিচ্যুতির সংখ্যা গড় থেকে দূরে।
  • p = স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি (এই ক্ষেত্রে 0.5%)।

Douglas Karr

Douglas Karr প্রতিষ্ঠাতা Martech Zone এবং ডিজিটাল রূপান্তরের একজন স্বীকৃত বিশেষজ্ঞ। Douglas বেশ কয়েকটি সফল MarTech স্টার্টআপ শুরু করতে সাহায্য করেছে, Martech অধিগ্রহণ এবং বিনিয়োগে $5 বিলিয়ন এর যথাযথ পরিশ্রমে সহায়তা করেছে এবং তার নিজস্ব প্ল্যাটফর্ম এবং পরিষেবা চালু করা অব্যাহত রেখেছে। তিনি এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা Highbridge, একটি ডিজিটাল রূপান্তর পরামর্শক সংস্থা। ডগলাস একজন ডামি'স গাইড এবং একটি ব্যবসায়িক নেতৃত্ব বইয়ের একজন প্রকাশিত লেখকও।

আপনি কি মনে করেন?

এই সাইট স্প্যাম কমাতে Akismet ব্যবহার করে। আপনার ডেটা প্রক্রিয়া করা হয় তা জানুন.

সম্পরকিত প্রবন্ধ