오차에 대한 마진을 계산할 때 오차에 대한 마진에 문제를 사고 있습니까?
December 2, 2021
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<리>1. Fortect 다운로드 및 설치컴퓨터에 특정 오류 코드가 표시되어 특정 오류율을 계산하는 경우 이 문제 해결 팁을 참조하세요.
실수의 차이점은 무엇이며 설문조사 데이터를 얻는 데 어떤 의미가 있습니까?
개선 사항에 대한 귀하의 분석이 언젠가 귀하가 연구하는 사람들에게 이상적이겠습니까? 아마 아니오.
그러나 오류 계산기 Margin One을 선택하면 채우기 수준에 대한 좋은 생각을 얻을 수 있습니다. 이 편리한 무기는 남성 및 여성 설문조사의 수가 수집된 데이터의 정확성을 확신하기에 충분할 경우 버그를 변색시키고 비즈니스에 알리는 데 도움이 됩니다.
오차 한계 계산
1에서 g를 뺍니다. p를 0.05로 간주할 수 있는 경우 해당 지점에서 1-p = 0.95입니다.1-p에 p를 곱합니다.수율(0.0475)을 샘플 크기 n으로 나눕니다.이번에는 제곱근이 필요합니다. 이 값은 0.0068920입니다.마지막으로 이 숫자를 신뢰 기간인 1.96에 대한 정확한 Z * 값으로 전달합니다.
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<레이블의 의미 = "POPULATION_SIZE">
인구 차원
대부분의 면접관이 사용하는 오차와 오차는 현재 95% 신뢰 수준에서 항상 4%에서 8% 사이입니다. 이것은 샘플 크기, 인구 높이, 너비 및 백분율을 계산합니다.
그렇지 않으면 샘플의 활동을 반영할 의견이 있는 사람의 수입니다.
신뢰 수준(%)
테스트가 모집단을 고려하여 정확하게 반영하는 옵션 .. 현재 시장 기준은 95%입니다.
인구
새로운 샘플을 구성하는 의견이나 습관을 가진 다양한 직원.
신뢰 수준(%)
표본이 국가의 태도를 신중하게 바꾸도록 하십시오. 생산 기준은 95%입니다.
샘플 크기
실제 설문조사에서 특정 오차 범위는 얼마입니까?
신뢰 구간이라고도 하는 오차 범위는 귀하와 귀하의 가족이 자체 조사 결과를 얼마나 기대하는지를 나타내며 여론을 높일 것입니다. 테스트는 훨씬 더 큰 특정 그룹(목표 시장 또는 일반 인구일 수 있음)을 나타내기 위해 작은 축하(설문조사 참가자)를 사용하여 당신을 따릅니다.
조사의 좋은 결과에 대한 의미 있는 지표로 인해 오류의 양을 볼 수 있습니다. 정확한 오류가 작을수록 피드백의 신뢰성이 높아집니다. 오류가 클수록이 사람들은 일반 대중의 의견에서 훨씬 더 많이 벗어날 수 있습니다.
누가 네이밍 방식을 가지고 있느냐에 따라 오차로 인한 여백은 위의 값과 아래의 실제 검토 결과의 일정 범위입니다. 예를 들어, 60%와 5%의 오류 위험이 있는 “예” 응답은 일반 인구의 55%에서 일반 인구의 65%가 우리 자신의 대답이 “예”라고 생각한다는 것을 의미합니다.
오류율을 결정하는 방법
- 표본 추출 수준(들) 외에 모집단의 표준 대안(σ)을 찾습니다.
- 자신의 디자인 크기에 제곱근을 구하고 새로운 현재 모집단 표준 편차로 나눕니다.
- 결과에 실제 Z-점수를 곱하기만 하면 됩니다. 이 점수는 바로 뒤에 있는 스탠드에 따른 신뢰 구간 직후의 값입니다.
예제로 작업할 때의 오류 활동을 살펴보겠습니다.
모든 종류의 신제품과 400,000개의 리드가 있는 대상 세그먼트에 대해 레이블 A와 이름 B 중에서 선택하려고 한다고 상상해 보십시오. 이것은 개인의 전체 인구였습니다.
그룹 크기 n과 테스트 간의 비율을 결정합니다.의심할 여지 없이 샘플의 분수에 1 – ρ를 곱합니다.n의 결과 유형을 공유합니다.계산된 값의 제곱 주 원인을 취하십시오.
당신은 950명의 잠재 손님을 조사하기로 결정했습니다. 이것은 일반적으로 샘플 사양입니다.
결과를 얻으면 현재 응답자의 60%가 이를 예시 이름 A라고 합니다. 입문 수준이 일반적으로 거의 오류 계산기 범위 내에 있는지 확인해야 합니다.
이 숫자는 곡이 전체 Peuplade 각각의 태도를 정확하게 반영한다고 확신하는 정도를 나타냅니다. 일반적으로 연구자들은 90%, 95% 또는 99%로 평가합니다.
위의 새 오류 계산기 가장자리에 지금 이 예에 나열되지 않은 숫자를 입력해 보십시오. 계산기는 4%의 오류를 결정합니다.
응답자와 관련된 사람들의 60%가 이름을 A로 설정한 것을 기억하십니까? 오차에 연결된 이 마진은 실제로 단순 모집단의 56%에서 64%인 대상 지점이 주요 제품에 대해 A라는 이름을 선호할 것인지 알 가능성이 95%라는 것을 의미합니다.
귀하의 광고에 응답한 사람들의 수를 귀하의 신뢰할 수 있는 광고를 본 사람들의 수로 나누어 응답률의 종류를 결정합니다.
현재 샘플에 오류율을 더하고 특정 오류율을 빼면 60과 64가 나옵니다.
샘플 크기가 오차 한계에 미치는 영향
오차의 한계가 너무 높게 나타난다면 표본과 관련된 부분을 확장하여 조사된 인구의 느낌이 우주의 분위기를 더 잘 반영하도록 해야 합니다.
더 많은 사람들에게 다가가려면 설문조사 이메일이 필요합니다.
데이터의 신뢰성을 향상시키는 5단계
이제 오차 한계가 결정되고 이것이 결과에 어떤 영향을 미치는지 정확히 알 수 있습니다. 허락하다. 자신의 설문조사를 디자인할 때 이러한 전략을 사용하기 위한 지침을 이해해야 합니다.
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- 국가 전체를 정의하십시오.
이것은 우리 회사의 이전 예에서 나온 400,000명의 잠재 고객인 귀하의 설문 조사를 사용하여 개인을 연구하는 것을 정말 좋아하는 사람들의 전체 그룹입니다. - 누구나 달성하고자 하는 정렬 수준을 결정하십시오. 요약 결과가 전체 목표 시장 내에서 태도와 다를 수 있도록 얼마나 많은 문제를 제기할 것인지 결정해야 합니다. 이는 샘플 신뢰 수준의 가장 중요한 불확실성을 측정해야 한다는 의미입니다.
- 이 표본 크기 결정
모든 사람이 원하는 확신의 양과 결과적으로 누구나 수용할 수 있다고 생각하는 오류의 수를 측정하십시오. 당신의 놀라운 다음 결정은 게임이 응답하기 위해 얼마나 많은 사람들이 걸릴 것인가입니다. 그리고 일반적으로 설문조사를 받는 모든 사람이 응답합니다. 귀하의 샘플은 귀하가 받게 될 완성된 결과 뒤에 있는 숫자입니다. - 가족 응답 비율 계산
이것은 설문조사를 받은 응답자의 실제 응답자 비율이 얼마 전까지만 해도 발생하지 않았습니다. 현명한 추측을 해보세요. 무작위 모집단을 원하는 경우 보수적 예측은 평가가 완료될 때까지 약 10-15%입니다. 귀하의 성적이 보통 어떤지 알아보려면 위의 새로운 설문조사를 살펴보십시오. - 당신은 사람들의 수가 더 많습니다 – 설문조사
당신이 있다면 4단계에서 실제 비율을 취하면 얼마나 많은 사람들이 필요한지 알 수 있습니다 – 합리적인 합계를 얻으려면 레이아웃에서 의견을 보내십시오 응답의 선택. 우리가 보았듯이 추정 오류율(및 노래 크기 및 신념 수준과 같은 개념과 관련된 모든 것)을 염두에 두는 것은 새 설문 조사를 설계할 때 균형의 일부입니다. 셀 수 있으면 걸어도 안전합니다.
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