Gratis stap vir stap instruksies 
Die foutmarge is `n persentasie wat aandui hoe naby die resultate van jou steekproef sal wees aan die ware waarde van die totale populasie wat in jou studie bespreek is. `n Kleiner foutmarge sal meer akkurate antwoorde tot gevolg hê, maar die keuse van `n kleiner foutmarge sal ook `n groter steekproef vereis. Wanneer die resultate van `n opname aangebied word, verskyn die foutmarge gewoonlik as `n plus of minus persentasie. Byvoorbeeld: `35% mense stem saam met opsie A, met `n foutmarge van +/- 5%` In hierdie voorbeeld dui die foutmarge in wese aan dat indien die hele populasie dieselfde opnamevraag gevra word, jy "seker" is dat iewers tussen 30% (35 - 5) en 40% (35 + 5) sal saamstem met opsie A. 
Met ander woorde, as jy `n 95% vertrouensvlak kies, kan jy beweer dat jy 95% vol vertroue is dat jou resultate akkuraat binne jou gekose foutmarge is. `n Hoër vertrouensvlak dui op `n groter mate van akkuraatheid, maar vereis ook `n groter steekproef. Die mees algemene vertrouensvlakke is 90% seker, 95% seker en 99% seker. Deur `n 95% vertrouensvlak te stel vir die voorbeeld gegee in die foutmarge stap beteken dat jy 95% seker is dat 30% tot 40% van die totale geaffekteerde bevolking saamstem met `opsie A` van jou opname. 
Ekstreme antwoorde is meer geneig om akkuraat te wees as matige resultate. As 99% van die antwoorde op jou opname `Ja` antwoord en slegs 1% `Nee`, dan is die steekproef waarskynlik `n baie akkurate weerspieëling van die hele populasie. Aan die ander kant, as 45% `Ja` en 55% `Nee` antwoord, is daar `n groter kans op foute. Omdat hierdie waarde moeilik is om te bepaal wanneer die werklike opname gegee word, stel die meeste navorsers hierdie waarde op 0,5 (50%). Dit is die ergste persentasie, so as u by hierdie waarde hou, sal u verseker dat u berekende steekproefgrootte groot genoeg is om die totale populasie binne u vertrouensinterval en vertrouensvlak akkuraat voor te stel. 
Jy kan z-tellings met die hand bereken, `n aanlyn sakrekenaar gebruik, of jou z-telling op `n z-telling tabel vind. Elkeen van hierdie metodes kan egter redelik kompleks wees. Omdat vertrouensvlakke redelik gestandaardiseer is, onthou die meeste navorsers bloot die nodige z-telling vir die mees algemene vertrouensvlakke: 80% betroubaarheid => 1.28 z-telling 85% betroubaarheid => 1.44 z-telling 90% betroubaarheid => 1.65 z-telling 95% vertroue => 1.96 z-telling 99% betroubaarheid => 2.58 z-telling 
Voorbeeld: Bepaal die ideale studiegrootte vir `n populasie van 425 individue. Gebruik `n 99% vertrouensvlak, `n 50% standaardafwyking en `n 5% foutmarge. Vir 99% vertroue behoort jy `n z-telling van 2,58 te hê. Dit beteken dat: N = 425 Z = 2.58 e = 0.05 bl = 0.5 
Voorbeeld: Voorbeeldgrootte =*p(1-p)] / e / 1 + [z *p(1-p)] / e *N] =*0.5(1-0.5)] / 0.05 / 1 + [2,58 *0,5(1-0.5)] / 0,05 *425] =/ 1 + [6,6564 *0,25] / 1,0625] = 665 / 2,5663 = 259.39(antwoord) 
Voorbeeld: Bepaal die vereiste studiegrootte vir `n onbekende populasie met `n 90% vertrouensvlak, `n 50% standaardafwyking en `n 3% foutmarge. Vir 90% vertroue sou die z-telling 1,65 wees. Dit beteken dat: Z = 1.65 e = 0.03 bl = 0.5 
Voorbeeld: Monstergrootte = [z *p(1-p)] / e = [1.65 *0.5(1-0.5)] / 0.03 = [2,7225 *0,25] / 0,0009 = 0,6806 / 0,0009 = 756.22 (antwoord) 
Voorbeeld: Bereken die vereiste studiegrootte vir `n populasie van 240 proefpersone, met inagneming van `n foutmarge van 4%. Dit beteken dat: N = 240 e = 0.04 
Voorbeeld: Monstergrootte = N / (1 + N*e) = 240 / (1 + 240 *0,04) = 240 / (1 + 240 *0,0016) = 240 / (1 + 0,384} = 240 / (1 384) = 173.41 (antwoord)
Bereken 'n steekproefgrootte
Inhoud
Wetenskaplike studies maak dikwels staat op opnames wat onder `n klein deel van `n totale bevolking gedoen is. Jou steekproef sal egter `n minimum aantal datapunte moet hê as jy wil hê dit moet die toestande van die totale populasie wat dit bedoel is om te verteenwoordig akkuraat voorstel. Om die vereiste steekproefgrootte te bereken, moet u `n paar vaste waardes bepaal en dit in `n toepaslike formule invoer.
Trappe
Deel 1 van 4: Bepaling van die belangrikste waardes
1. Ken jou bevolkingsgrootte. Bevolkingsgrootte verwys na die totale aantal datapunte binne jou populasie. Vir groter studies kan jy `n geskatte waarde in plaas van die presiese getal gebruik.
- Presisie het `n groter statistiese impak wanneer jy met `n kleiner groep werk. Byvoorbeeld, as jy lede van `n organisasie of werknemers van `n klein besigheid wil ondersoek, moet die bevolkingsgrootte akkuraat wees vir `n dosyn mense.
- Groter opnames laat groter afwyking van die werklike bevolking toe. Byvoorbeeld, as jou demografie almal insluit wat in Nederland woon, kan jy die grootte op ongeveer 17 miljoen mense skat, al kan die ware waarde met honderdduisende verskil.
2. Bepaal jou foutmarge. Marge van fout, ook bekend as "vertrouensinterval", verwys na hoeveel afwyking jy in jou resultate wil toelaat.
3. Bepaal jou selfvertroue vlak. Die vertrouensvlak is nou verwant aan die vertrouensinterval (foutmarge). Hierdie waarde meet jou mate van sekerheid oor hoe goed `n steekproef die totale populasie binne jou gekose foutmarge verteenwoordig.
4. Spesifiseer jou standaardafwyking. Die standaardafwyking dui aan hoeveel variasie jy tussen jou antwoorde verwag.
5. Vind jou Z-telling. Die Z-telling is `n konstante waarde wat outomaties gestel word op grond van jou vertrouensvlak. Dit dui die `standaard normale telling` aan, of die aantal standaardafwykings tussen `n geselekteerde waarde en die populasiegemiddelde.
Deel 2 van 4: Gebruik die standaardformule
1. Kyk na die vergelyking. As jy `n klein tot medium bevolking het en alle sleutelwaardes ken, moet jy die standaardformule gebruik. Die standaardformule vir `n steekproefgrootte is:
- Voorbeeldgrootte =*p(1-p)] / e / 1 + [z *p(1-p)] / e *N]
- N = bevolkingsgrootte
- Z = z-telling
- e = foutmarge
- bl = standaardafwyking
2. Voer jou waardes in. Vervang die veranderlikes met die numeriese waardes wat eintlik van toepassing is op jou spesifieke opname.
3. Voer die berekening uit. Los die vergelyking op met die nuwe getalle wat ingevoer is. Die oplossing is jou vereiste monstergrootte.
Deel 3 van 4: Stel `n formule op vir onbekende of baie groot populasies
1. Ondersoek die formule. As jy `n onbekende of baie groot bevolking het, moet jy `n tweede formule gebruik. As daar nog waardes vir die res van die veranderlikes is, gebruik die volgende vergelyking: Weet dat hierdie vergelyking slegs die boonste helfte van die volle formule is.
- Monstergrootte = [z *p(1-p)] / e
- Z = z-telling
- e = foutmarge
- bl = standaardafwyking
2. Vul die vergelyking met jou waardes. Vervang elke veranderlike met die numeriese waardes wat vir jou navorsing gekies is.
3. Voer die berekening uit. Nadat jy jou getalle in die formule gesit het, los die vergelyking op. Jou antwoord sal die vereiste steekproefgrootte aandui.
Deel 4 van 4: Gebruik Slovin se formule
1. Kyk na die formule. Slovin se formule is `n baie algemene vergelyking wat gebruik word wanneer jy die populasie kan skat maar geen idee het hoe `n spesifieke populasie optree nie. Die formule word soos volg beskryf: Weet dat dit die minste akkurate formule is en as sodanig die minste ideaal. Jy moet dit net gebruik as omstandighede jou verhinder om `n toepaslike standaardafwyking en/of vertrouensvlak te bepaal (wat jou ook verhoed om jou z-telling te bepaal).
- Monstergrootte = N / (1 + N*e)
- N = bevolking
- e = foutmarge
2. Voer die waardes in. Vervang elke veranderlike met die numeriese waardes spesifiek vir jou opname.
3. Voer die berekening uit. Los die vergelyking op deur die nommers spesifiek vir jou navorsing te gebruik. Die antwoord waarmee jy vorendag kom, moet die grootte van jou navorsing wees.
Artikels oor die onderwerp "Bereken 'n steekproefgrootte"
Оцените, пожалуйста статью
Gewilde
