Ha felmérést vagy tesztet készít, hány válaszra van szüksége ahhoz, hogy az adatai “statisztikailag érvényes mintamérettel” rendelkezzenek? Ezt a célt gyakran nehéz elérni, de érvényes adatok nélkül nem bízhat a teszteredményekben.

Miért fontos ez? A 2016-os amerikai elnökválasztás meglepetésszerű eredményeinek nagy részét a rosszul végzett közvélemény-kutatás okozta. A Princeton 2016. 11. 8-án Clinton asszonyt 99%-os “kőkeményen biztos győztesnek” tartotta. Íme néhány más közvélemény-kutatás előrejelzései közül.

Marketingszakemberekként jellemzően nem vagyunk olyan összetett helyzetben, hogy megjósoljuk egy olyan polarizáló dolog eredményét, mint a tavalyi választás, de a pontos adatok gyűjtése fontos az olyan tevékenységekből eredő kulcsfontosságú marketingdöntésekhez, mint például:

  • Márkaaudit elvégzése
  • A vásárlói hűség mérése
  • Piacfelmérés egy új márkanév értékeléséhez

(A Qlutch mindegyiken végigvezetheti Önt. Hozzon létre ingyenes fiókot itt.)

Statisztikailag érvényes minta méretének kritériumai

Az adatok statisztikai érvényességének meghatározásakor négy kritériumot kell figyelembe vennie.

  1. Népesség: Azoknak az embereknek az elérése vagy összlétszáma, akikre az adatokat alkalmazni szeretné. A populáció mérete az erőforrásoktól, a költségvetéstől és a felmérési módszertől függ.
  2. Valószínűség vagy százalékos arány: Azoknak az embereknek a százalékos aránya, akik várhatóan válaszolnak a felmérésre vagy kampányra.
  3. Bizalom: Mennyire kell bíznia abban, hogy az adatai pontosak. Százalékban kifejezve a tipikus érték 95% vagy 0,95.
  4. Hibahatár vagy bizalmi intervallum: Az az ingadozás vagy potenciális hiba mértéke, amelyet elfogad. Ez az a “+/-” érték, amelyet a média közvélemény-kutatásaiban lát. Minél kisebb a százalék, annál nagyobb mintaméretre van szükség.

Például, ha a felmérésben részt vevők 45%-a választ egy adott választ, és 5%-os (+/- 5) hibahatárral rendelkezik, akkor feltételezhető, hogy a teljes lakosság 40%-50%-a választja ugyanezt a választ.

Mintaméret-kalkulátorok

Ha azt szeretné meghatározni, hogy hány résztvevőre van szüksége egy A/B tesztben, nézze meg ezt a mintaméret-számító eszközt, amely megmondja, hogy hány látogatóra van szüksége különböző konverziós arányok mellett a különböző kívánt megbízhatósági szintekhez.

Itt egy mintaméret-kalkulátor a Survey Monkey-tól, valamint egy részletesebb mintaméret-kalkulátor különböző megbízhatósági intervallumokkal és hibahatár-becslésekkel.

Vélemény, hozzászólás?

Az e-mail-címet nem tesszük közzé.