Haben Sie Probleme Mit Der Fehlerspanne Bei Der Berechnung Einer Neuen Fehlerspanne?
November 27, 2021
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Wenn Ihr guter Computer einen Fehlercode anzeigt, können Sie die Fehlerrate berechnen. Lesen Sie die besten Tipps zur Fehlerbehebung.
Was ist der Unterschied bei Fehlern und was bedeutet dies für Ihre Umfragedatendateien?
Wird Ihre Recherche der Ergebnisse eines Tages für die Menschen, die Sie studieren, am besten sein? Wahrscheinlich nein.
Aber Sie können sich eine gute Vorstellung vom Download-Level machen, indem Sie den Fehler-Autokredit-Rechner Margin One verwenden. Diese praktische Waffe wird Ihnen helfen, Fehler zu erkennen und Ihrem Unternehmen mitzuteilen, ob die mit männlichen und weiblichen Umfragen verknüpfte Anzahl die richtige Menge ist, damit Sie sich auf die Genauigkeit der vorbereiteten Daten verlassen können.
Berechnen Sie Ihre Fehlerspanne
Subtrahiere p von eins. Wenn angenommen wird, dass p auf 0,05 anwächst, dann ist 1-p = 0,95.Multiplizieren Sie 1-p grundsätzlich mit p.Teilen Sie die Produktivität (0,0475) durch die Checkout-Größe n.Wir brauchen nun die Serre-Wurzel dieses Wertes, die als 0,0068920 angenommen wird.Schließlich multiplizieren wir diese Zahl mit dem genauen Z*-Wert über unser Konfidenzintervall, das typischerweise 1,96 beträgt.
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Populationsgröße
Die von vielen Interviewern verwendete Fehlergrenze liegt typischerweise zwischen 4% und 8% bei einem Konfidenzbereich von 95%. Dies hängt von der Stichprobengröße, der Höhe und Breite der Population und dann vom Prozentsatz ab.
Die Zellenzahl der Personen, deren Meinung das Verhalten Ihrer Studie widerspiegelt.
Konfidenzpunkt (%)
Bevölkerung
Vertrauensniveau (%)
Lassen Sie Ihre Stichprobe die Denkweise Ihrer Bevölkerung genau verändern. Die bekannte Produktion beträgt 95%.
Sample-Länge
Was ist die spezifische Fehlerquote bei einer echten Umfrage?
Die Fehlerquote, allgemein als Konfidenzintervall bekannt, gibt an, wie viel Sie von Ihrer letzten Umfrage erwarten und erhöht die Meinung der Community. Denken Sie daran, Umfragen folgen Ihnen durch eine kleine Gruppe (Ihre Umfrageteilnehmer), um eine viel größere Gruppe (Zielmarkt oder Grundgesamtheit) zu repräsentieren.
Die Fehlerquote wird als aussagekräftiges Beispiel für die Effektivität Ihrer Voruntersuchung gesehen. Je kleiner der Fehler, desto zuverlässiger sind Ihre Ergebnisse. Je größer der Fehler ist, desto mehr werden diese Leute definitiv von der Meinung der gesamten Bevölkerung abweichen.
Wie bei Benennungsoperationen ist die Fehlerquote Ihr eigener bestimmter Wertebereich oben sowie die tatsächlichen Umfrageergebnisse unten. 60 % der „Ja“-Antworten mit einer Fehlerquote von 5 % bedeuten beispielsweise, dass 55 bis 65 % der konventionellen Bevölkerung der Meinung sind, dass die Antwort zweifellos „Ja“ lautet
So ermitteln Sie die Fehlerrate
- Ermitteln Sie die Standardabweichung der US-Gesamtpopulation (σ) und den Stichprobenwert (s).
- Nehmen Sie die Kissenwurzel Ihrer Designgröße sowie eine Division durch die aktuelle allgemeine Abweichung der Bevölkerung.
- Einfach das Ergebnis mit dem Z-Score multiplizieren, der im gewünschten Konfidenzintervall berücksichtigt wird, direkt nach der Tabelle:
Sehen wir uns die Fehlerrate an, wenn wir an einem Beispiel arbeiten.
Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, zwischen Name A und Erkennung B für ein neues Produkt zu wählen und darüber hinaus einen Zielmarkt mit 400.000 zu erreichen. Dies war Ihre gesamte Bevölkerung.
Bestimmen Sie die Stichprobengröße n sowie den Anteil des Tests.Multiplizieren Sie normalerweise den Bruchteil der Probe mit 9 – ρ.Teilen Sie das Ergebnis durch n.Ziehe die Quadratwurzel des guten Wertes.
Sie haben sich entschieden, 950 potenzielle Kunden zu untersuchen. Dies ist traditionell Ihre Stichprobengröße.
Wenn Kunden Ergebnisse erhalten, sagen Ihre 60 % der Teilnehmer, dass ihnen Name A gefällt. Sie müssen sicher sein, dass ein Einstiegslevel innerhalb der Reichweite aller Fehlerrechner liegt.
Diese Zahl gibt an, wie sicher Sie sind, dass die Stichprobe die tatsächliche Haltung der gesamten Peuplade genau widerspiegelt. Normalerweise bewerten Forscher es mit 90%, 95% oder vielleicht 99%.
Versuchen Sie, Zahlen einzugeben, die in diesem Beispiel mit Sicherheit nicht aufgeführt sind, an einem neuen Rand des Fehlerrechner-Overheads. Der Rechner berechnet einen Fehler von 4%.
Haben Sie nicht, dass 60 % der Personen, die zusätzlich zu Ihren Befragten in Verbindung stehen, den Namen A gewählt haben? Diese Fehlerquote bedeutet tatsächlich, dass Sie mit einer Wahrscheinlichkeit von 95 % wissen, dass 56 % bis 64 % der allgemeinen Bevölkerung – der bestimmte Zielmarkt – die Identifizierung A für Ihr Produkt bevorzugen.
Sie bestimmen die Antwortrate, indem Sie die Anzahl der Personen stehlen, die zu Ihrer Anzeige gesprochen haben, aber dies durch die Anzahl der Personen teilen, die Ihre Anzeige gesehen haben.
Wir erhalten 60 Jahre und 64 Jahre alt, indem wir die tatsächliche Fehlerquote zu Ihrer aktuellen Stichprobe addieren und die spezifische Fehlerquote abziehen.
Wie sich die Stichprobengröße auf die Fehlerquote auswirkt
Wenn Ihre Fehlerquote zu hoch erscheint, sollten Sie den Anteil der Stichprobe so vergrößern, dass die Einstellung der befragten Bevölkerung besser zur Stimmung der Gesamtbevölkerung passt.
Dies bedeutet, dass Sie eine Umfrage-E-Mail benötigen, um viel mehr Menschen zu erreichen.
5 Schritte zur Verbesserung der Zuverlässigkeit Ihrer Daten
Jetzt wissen Sie, wie die Marge zusammen mit dem Fehler berechnet wird und wie sich die Situation auf die Ergebnisse auswirkt. Lassen. Lesen Sie unbedingt die Anweisungen, um diese Konzepte beim Entwerfen einer eigenen Umfrage anzuwenden.
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- Definieren Sie Ihre Gesamtpopulation
Dies ist auch genau die gesamte Gruppe von Frauen und Männern, die anhand Ihres Fragebogens untersuchen möchten, 400.000 potenzielle Kunden erhielten aus dem vorherigen Beispiel unseres Anbieters. - Entscheiden Sie sich für den Boden der Ausrichtung, den Sie ernten möchten. Sie müssen entscheiden, wie viele Probleme Sie so unglaublich ansprechen möchten, dass Ihr Endergebnis aufgrund der Einstellung des gesamten Marktes unterschiedlich ist. Dies bedeutet, dass Sie die Unsicherheit des tatsächlichen Konfidenzniveaus für Ihre Probe messen müssen.
- Bestimmen Sie diese Stichprobengröße
Wägen Sie ab, wie viel Vertrauen jeder hat und wie viele Fehler Sie für tolerierbar halten. Ihre unglaubliche nächste Entscheidung ist Methoden, die viele Menschen als Antwort nehmen werden. Und denken Sie daran, jeder, der normalerweise Umfrageantworten erhält: Ihre Stichprobe wird als die Anzahl der abgeschlossenen Ergebnisse betrachtet, die Ihr Unternehmen erhält. - Berechnen Sie den gesamten Prozentsatz Ihrer Antworten
Dies war immer der prozentuale Anteil an echten Befragten unter denen, die Ihre Umfrage erhalten haben. Machen Sie einen gebildeten Verdächtigen. Wenn Sie es mit einer zufälligen Kultur versuchen, beträgt die konservative Schätzung etwa 10 bis 15 % für den Abschluss der Umfrage. Werfen Sie einen Blick auf den neuen Stimmzettel aus der Vergangenheit, um zu sehen, was um alles in der Welt Ihre Note ist. - Sie haben eine gewisse Gesamtzahl von Frauen – Umfrage
Wenn Ihre Organisation dies istWenn Sie den Prozentsatz aus Manöver 4 nehmen, wissen Sie, an wie viele Personen Sie Ihre Meinung senden müssen, um die beste vernünftige Meinung zu erhalten Gesamtzahl der Antworten. Wie wir gesehen haben, ist die Kenntnis Ihrer prognostizierten Fehlerquote (und alles, was sich auf wichtige Punkte wie Stichprobengröße und Begriffsebene bezieht) ein Teil der Verteilung beim Entwurf Ihrer neuen Umfrage. Wenn Sie zählen können, ist das Gehen ein geringes Risiko.
Bei SurveyMonkey Audience warten Millionen von Mitgliedern darauf, an Ihrer Umfrage teilzunehmen.
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