تجزیات اور جانچCRM اور ڈیٹا پلیٹ فارمزMartech Zone آپلیکیشنز

ایپ: سروے کا کم از کم نمونہ سائز کیلکولیٹر

سروے کا کم از کم نمونہ سائز کیلکولیٹر

سروے کا کم از کم نمونہ سائز کیلکولیٹر

اپنی تمام ترتیبات کو پُر کریں۔ جب آپ فارم جمع کرائیں گے تو آپ کا کم از کم نمونہ سائز ظاہر ہوگا۔

%
آپ کا ڈیٹا اور ای میل ایڈریس محفوظ نہیں ہیں۔
پھر سے شروع

ایک سروے تیار کرنے اور اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کہ آپ کے پاس ایک درست جواب ہے جس پر آپ اپنے کاروباری فیصلوں کی بنیاد رکھ سکتے ہیں، کافی مہارت کی ضرورت ہوتی ہے۔ سب سے پہلے، آپ کو اس بات کو یقینی بنانا ہوگا کہ آپ کے سوالات اس انداز میں پوچھے جائیں جو جواب کی طرف متوجہ نہ ہوں۔ دوسرا، آپ کو یہ یقینی بنانا ہوگا کہ آپ شماریاتی اعتبار سے درست نتیجہ حاصل کرنے کے لیے کافی لوگوں کا سروے کریں۔

آپ کو ہر شخص سے پوچھنے کی ضرورت نہیں ہے، یہ محنت طلب اور کافی مہنگا ہوگا۔ مارکیٹ ریسرچ کمپنیاں اعلیٰ سطح کا اعتماد حاصل کرنے کے لیے کام کرتی ہیں، اور کم از کم مطلوبہ وصول کنندگان کی مقدار تک پہنچنے کے دوران غلطی کا کم مارجن۔ یہ آپ کے نام سے جانا جاتا ہے۔ نمونہ سائز. تم ہو سیمپلنگ مجموعی آبادی کا ایک خاص فیصد نتیجہ حاصل کرنے کے لیے جو ایک سطح فراہم کرتا ہے۔ آپکا اعتماد نتائج کی توثیق کرنے کے لئے. وسیع پیمانے پر قبول شدہ فارمولے کا استعمال کرتے ہوئے ، آپ کسی درست کا تعین کرسکتے ہیں نمونہ سائز جو مجموعی طور پر آبادی کی نمائندگی کرے گا۔

اگر آپ اسے آر ایس ایس یا ای میل کے ذریعہ پڑھ رہے ہیں تو ، آلے کو استعمال کرنے کے لئے سائٹ پر کلک کریں۔

اپنے سروے کے نمونے کے سائز کا حساب لگائیں

نمونے لینے سے کیسے کام ہوتا ہے؟

سیمپلنگ ایک بڑی آبادی سے افراد کے ذیلی سیٹ کو منتخب کرنے کا عمل ہے تاکہ پوری آبادی کی خصوصیات کے بارے میں اندازہ لگایا جا سکے۔ یہ اکثر تحقیقی مطالعات اور پولز میں ڈیٹا اکٹھا کرنے اور آبادی کے بارے میں پیشین گوئیاں کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔

نمونے لینے کے کئی مختلف طریقے استعمال کیے جا سکتے ہیں، بشمول:

  1. سادہ بے ترتیب نمونے: اس میں بے ترتیب طریقہ استعمال کرتے ہوئے آبادی سے نمونہ منتخب کرنا شامل ہے، جیسے کہ فہرست سے ناموں کا تصادفی انتخاب کرنا یا بے ترتیب نمبر جنریٹر کا استعمال کرنا۔ یہ یقینی بناتا ہے کہ آبادی کے ہر رکن کو نمونے کے لیے منتخب کیے جانے کا مساوی موقع حاصل ہے۔
  2. سطحی نمونے لینے مخصوص خصوصیات کی بنیاد پر آبادی کو ذیلی گروپس (طبقات) میں تقسیم کرنا اور پھر ہر سطح سے بے ترتیب نمونہ منتخب کرنا شامل ہے۔ یہ یقینی بناتا ہے کہ نمونہ آبادی کے اندر مختلف ذیلی گروپوں کا نمائندہ ہے۔
  3. کلسٹر سیمپلنگ: اس میں آبادی کو چھوٹے گروپوں (کلسٹرز) میں تقسیم کرنا اور پھر کلسٹرز کا بے ترتیب نمونہ منتخب کرنا شامل ہے۔ منتخب کلسٹرز کے تمام ممبران نمونے میں شامل ہیں۔
  4. منظم نمونے لینے: اس میں نمونے کے لیے آبادی کے ہر نویں رکن کو منتخب کرنا شامل ہے، جہاں n نمونے لینے کا وقفہ ہے۔ مثال کے طور پر، اگر نمونے لینے کا وقفہ 10 ہے اور آبادی کا سائز 100 ہے، تو ہر دسویں رکن کو نمونے کے لیے منتخب کیا جائے گا۔

آبادی کی خصوصیات اور زیر مطالعہ تحقیقی سوال کی بنیاد پر نمونے لینے کے مناسب طریقہ کا انتخاب کرنا ضروری ہے۔

اعتماد کی سطح بمقابلہ ایرر مارجن

ایک نمونہ سروے میں، اعتماد کی سطح آپ کے اعتماد کی پیمائش کرتا ہے کہ آپ کا نمونہ آبادی کی درست نمائندگی کرتا ہے۔ اس کا اظہار فیصد کے طور پر کیا جاتا ہے اور اس کا تعین آپ کے نمونے کے سائز اور آپ کی آبادی میں تغیر کی سطح سے ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر، اعتماد کی سطح 95% کا مطلب ہے کہ اگر آپ سروے کو متعدد بار کرتے ہیں، تو نتائج %95 درست ہوں گے۔

۔ غلطی کا مارجندوسری طرف، یہ ایک پیمانہ ہے کہ آپ کے سروے کے نتائج آبادی کی حقیقی قدر سے کتنے مختلف ہو سکتے ہیں۔ یہ عام طور پر فیصد کے طور پر ظاہر کیا جاتا ہے اور اس کا تعین آپ کے نمونے کے سائز اور آپ کی آبادی میں تغیر کی سطح سے ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر، فرض کریں کہ سروے کے لیے غلطی کا مارجن پلس یا مائنس 3% ہے۔ اس صورت میں، اگر آپ سروے کو متعدد بار کرتے ہیں، تو آبادی کی حقیقی قدر اعتماد کے وقفے کے اندر آئے گی (نمونہ کے مطلب کے ذریعے بیان کیا گیا ہے، غلطی کے مارجن سے جمع یا مائنس) وقت کا 95%۔

لہذا، خلاصہ میں، اعتماد کی سطح اس بات کا پیمانہ ہے کہ آپ کتنے پراعتماد ہیں کہ آپ کا نمونہ آبادی کی درست نمائندگی کرتا ہے۔ ایک ہی وقت میں، غلطی کا مارجن پیمائش کرتا ہے کہ آپ کے سروے کے نتائج آبادی کی اصل قیمت سے کتنا مختلف ہو سکتے ہیں۔

معیاری انحراف کیوں اہم ہے؟

معیاری انحراف ڈیٹا کے سیٹ کے پھیلاؤ یا پھیلاؤ کی پیمائش کرتا ہے۔ یہ آپ کو بتاتا ہے کہ ڈیٹاسیٹ میں انفرادی قدریں ڈیٹاسیٹ کے وسط سے کتنی مختلف ہوتی ہیں۔ سروے کے لیے نمونے کے کم از کم سائز کا حساب لگاتے وقت، معیاری انحراف ضروری ہے کیونکہ یہ آپ کو یہ تعین کرنے میں مدد کرتا ہے کہ آپ کو اپنے نمونے میں کتنی درستگی کی ضرورت ہے۔

اگر معیاری انحراف چھوٹا ہے، تو آبادی میں قدریں اوسط کے نسبتاً قریب ہیں، اس لیے آپ کو اوسط کا اچھا اندازہ حاصل کرنے کے لیے بڑے نمونے کے سائز کی ضرورت نہیں ہوگی۔ دوسری طرف، اگر معیاری انحراف بڑا ہے، تو آبادی میں قدریں زیادہ منتشر ہوتی ہیں، اس لیے آپ کو اوسط کا اچھا تخمینہ حاصل کرنے کے لیے بڑے نمونے کے سائز کی ضرورت ہوگی۔

عام طور پر، معیاری انحراف جتنا بڑا ہوگا، نمونہ کا سائز اتنا ہی بڑا ہوگا جس کی آپ کو دی گئی درستگی کی سطح حاصل کرنے کی ضرورت ہوگی۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ ایک بڑا معیاری انحراف اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ آبادی زیادہ متغیر ہے، لہذا آپ کو آبادی کے اوسط کا درست اندازہ لگانے کے لیے ایک بڑے نمونے کی ضرورت ہوگی۔

نمونہ کے کم سے کم سائز کا تعین کرنے کا فارمولا

دی گئی آبادی کے لیے ضروری کم از کم نمونے کے سائز کا تعین کرنے کا فارمولا درج ذیل ہے:

S = \ frac {\ frac {z ^ 2 \ اوقات p \ بائیں (1-p \ دائیں)} {e ^ 2}} {1+ \ بائیں (\ frac {z ^ 2 \ بار p \ بائیں (1- p \ حق)} {e ^ 2N} \ حق)}

کہاں ہے:

  • S = نمونہ کا کم سے کم سائز جس پر آپ سروے کریں ان پٹس کو دیکھتے ہوئے۔
  • N = آبادی کا کل سائز۔ یہ اس طبقہ یا آبادی کا سائز ہے جس کا آپ جائزہ لینا چاہتے ہیں۔
  • e = غلطی کا مارجن۔ جب آپ آبادی کا نمونہ لیں گے، تو غلطی کا مارجن ہوگا۔
  • z = آپ کتنے پراعتماد ہو سکتے ہیں کہ آبادی ایک مخصوص حد کے اندر جواب منتخب کرے گی۔ اعتماد کا فیصد z-اسکور کا ترجمہ کرتا ہے، معیاری انحراف کی تعداد ایک دیئے گئے تناسب سے اوسط سے دور ہے۔
  • p = معیاری انحراف (اس معاملے میں 0.5٪)۔

Douglas Karr

Douglas Karr کا سی ایم او ہے۔ OpenINSIGHTS اور کے بانی Martech Zone. Douglas نے درجنوں کامیاب MarTech اسٹارٹ اپس کی مدد کی ہے، Martech کے حصول اور سرمایہ کاری میں $5 بلین سے زیادہ کی مستعدی میں مدد کی ہے، اور کمپنیوں کو ان کی سیلز اور مارکیٹنگ کی حکمت عملیوں کو نافذ کرنے اور خودکار کرنے میں مدد کرنا جاری رکھے ہوئے ہے۔ ڈگلس ایک بین الاقوامی سطح پر تسلیم شدہ ڈیجیٹل تبدیلی اور MarTech ماہر اور اسپیکر ہے۔ ڈگلس ڈمی کی گائیڈ اور بزنس لیڈر شپ کی کتاب کے شائع شدہ مصنف بھی ہیں۔

متعلقہ مضامین

واپس اوپر بٹن
کلوز

ایڈ بلاک کا پتہ چلا

Martech Zone آپ کو یہ مواد بغیر کسی قیمت کے فراہم کرنے کے قابل ہے کیونکہ ہم اپنی سائٹ کو اشتھاراتی آمدنی، ملحقہ لنکس اور اسپانسرشپ کے ذریعے منیٹائز کرتے ہیں۔ اگر آپ ہماری سائٹ کو دیکھتے ہی اپنے ایڈ بلاکر کو ہٹا دیں تو ہم اس کی تعریف کریں گے۔