Als je een enquête of een test uitvoert, hoeveel reacties heb je dan nodig voor je gegevens om een “statistisch geldige steekproefgrootte” te hebben? Het is vaak een moeilijk te bereiken doel, maar zonder geldige gegevens, kunt u uw testresultaten niet vertrouwen.
Waarom is dit belangrijk? Een groot deel van de reden voor de verrassende resultaten in de Amerikaanse presidentsverkiezingen van 2016 werd veroorzaakt door slecht uitgevoerd peilingsonderzoek. Op 11/8/2016 had Princeton mevrouw Clinton als een “stone-cold lock to win” op 99%. Hier zijn enkele van de voorspellingen van andere peilingen.
Als marketeers hebben we meestal niet de complexiteit van het voorspellen van de resultaten van iets dat zo polariserend is als de verkiezingen van vorig jaar, maar het verzamelen van nauwkeurige gegevens is belangrijk voor belangrijke marketingbeslissingen die voortvloeien uit activiteiten zoals:
- Het uitvoeren van een merkaudit
- Het meten van klantloyaliteit
- Het enquêteren van de markt om een nieuwe merknaam te evalueren
(Qlutch kan u door elk van deze begeleiden. Maak hier uw gratis account aan.)
Criteria voor een statistisch geldige steekproefgrootte
Wanneer u de statistische geldigheid van uw gegevens bepaalt, zijn er vier criteria waarmee u rekening moet houden.
- Populatie: Het bereik of het totale aantal mensen op wie u de gegevens wilt toepassen. De omvang van uw populatie hangt af van uw middelen, budget en onderzoeksmethode.
- Waarschijnlijkheid of percentage: Het percentage mensen waarvan u verwacht dat ze op uw enquête of campagne zullen reageren.
- Vertrouwen: Hoe zeker u ervan moet zijn dat uw gegevens accuraat zijn. Uitgedrukt als een percentage, is de typische waarde 95% of 0,95.
- Foutmarge of betrouwbaarheidsinterval: De hoeveelheid schommeling of potentiële fout die u zult accepteren. Het is de “+/-” waarde die je in media polls ziet. Hoe kleiner het percentage, hoe groter de steekproef moet zijn.
Bijv. als 45% van de respondenten in uw enquête een bepaald antwoord kiest en u een foutenmarge van 5% (+/- 5) hebt, dan kunt u ervan uitgaan dat 40%-50% van de gehele bevolking hetzelfde antwoord zal kiezen.
Berekenaars voor steekproefgrootte
Als u wilt bepalen hoeveel deelnemers u nodig hebt voor een A/B-test, bekijk dan deze tool voor steekproefgrootte die u vertelt hoeveel bezoekers u nodig hebt bij verschillende conversiepercentages voor verschillende gewenste betrouwbaarheidsniveaus.
Hier is een calculator voor steekproefgrootte van Survey Monkey en een meer gedetailleerde calculator voor steekproefgrootte met verschillende betrouwbaarheidsintervallen en schattingen van foutenmarges.