סקרים מחקר - רווחי ביטחון רמות

בסקרים מחקר, הסטטיסטיקה מוחלים על דגימות אקראיות. נתונים אלה מייצגים את המידה שבה חוקר יכול להיות בטוח כי מדגם המחקר תקף ואמין למדי.

מהו רווח ביטחון?

רווח סמך של הוא מרווח השגיאה שחוקר יחווה אם יוכל לשאול שאלת מחקר מסוימת, למשל, של כל חבר באוכלוסיית היעד ולקבל את אותה התשובה חזרה לכך חברי המדגם נתנו בסקר.

לדוגמה, אם החוקר השתמש במרווח ביטחון של 4 ו -60% מהמשתתפים במדגם הסקר ענה "ימליץ לחברים", הוא יכול להיות

בטוח בין 54% ל -64% מחברי כלל אוכלוסיית היעד היו אומרים גם "היו ממליצים לחברים" כאשר נשאל אותה שאלה. רווח הסמך, במקרה זה, הוא +/- 4.

מהי רמת ביטחון?

רמת ביטחון היא ביטוי של עד כמה בטוח שחוקר יכול להיות מהנתונים המתקבלים ממדגם. רמות האמון מתבטאות באחוזים, ומציינות באיזו תדירות אחוז זה של אוכלוסיית היעד ייתן תשובה שנמצאת במרווח הסמך. רמת הביטחון הנפוצה ביותר היא 95%. מושג קשור נקרא משמעות סטטיסטית. - <->

ביטחון של חוקר בהסתברות שהמדגם שלו מייצג באמת את אוכלוסיית היעד מושפע ממספר גורמים. האמון של חוקר בתכנון המחקר וביישומו - ומודעות למגבלותיו - מבוסס במידה רבה על שלושה משתנים חשובים: גודל המדגם, תדירות התגובה וגודל האוכלוסייה. חוקרים הסכימו זה מכבר כי יש לבחון את המשתנים הללו בזהירות בשלב התכנון.

גודל המדגם

• באופן כללי, דגימות גדולות יותר מספקות נתונים המשקפים את אוכלוסיית היעד. מרווח ביטחון רחב מעיד על פחות ביטחון בנתונים, משום שיש יותר מ מרווח עבור שגיאה . רווח ביטחון רחב הוא כמו גידור ההימורים שלך. אמנם יש קשר בין רווח סמך לבין גודל המדגם, אבל זה לא קשר ליניארי. חוקר לא יכול לקצץ את רמת הביטחון במחצית על ידי הכפלת גודל המדגם. תדירות התגובה הדיוק שבו נתוני המדגם משקף את אוכלוסיית היעד תלוי גם באחוז המשיבים שנתנו תשובה מסוימת או הגיבו בצורה מסוימת. ככל שמספר המשיבים שנתנו תשובה מסוימת, אומרים "מאושרים מאוד", כך יכול החוקר להיות בטוח יותר.יהיו כמה השתנות באחוזים באזורים האמצעיים של העקומה הרגילה. כלומר, אם חוקר הוא 50% בטוחים כי חברי אוכלוסיות היעד יגיבו (בתוך רווח סמך) כמו חברי אוכלוסיית המדגם, יש סיכוי להיות כמה וריאציה מ 50% רמת.
• זה טוב לזכור כי outliers (הנתונים כי הוא על הקצוות הרחוקים, או זנבות, של עקומה רגילה) נוטים יותר להתרחש בערך באותו שיעור באוכלוסייה כפי שהם עושים במדגם - יש פחות השתנות כאן, כי יש תדירות נמוכה יותר. (שקול כיצד הביצים בקופסת גאלטון נוטות לערום את עצמן באמצע בתערוכת המרכז למדעי האוקיינוס ​​השקט רק כמה כדורים קופצים לזנבות). מסיבה זו, קל יותר להיות בטוח בתדירות התשובות הקיצוניות . גודל האוכלוסיה

• אינו גורם חשוב בגודל המדגם, אלא אם חוקר עובד עם אוכלוסייה קטנה מאוד ו

• ידועה לו (לדוגמה, קטנה מספיק כך שכל החברים של האוכלוסייה ניתן לזהות על ידי החוקר). Creative Research Systems מציין כי: המתמטיקה של ההסתברות מוכיחה כי גודל האוכלוסייה אינו רלוונטי, אלא אם כן גודל המדגם עולה על כמה אחוזים מכלל האוכלוסייה שאתה בודק. משמעות הדבר היא כי מדגם של 500 אנשים מועיל באותה מידה בבדיקת חוות דעת של מדינה של 15, 000, 000 כפי שהיא תהיה עיר של 100, 000.

יצירת

מדגם מייצג

יכול להיות תהליך יקר זמן רב. החוקרים תמיד עומדים בפני מחלוקת בין רמת הביטחון שהם רוצים לקבל - או מידת הדיוק שהם צריכים להשיג - לבין רמת הביטחון שהם יכולים להרשות לעצמם. גודל המדגם במחקר סקרים איכותי מחקר איכותני הוא תיאורי או תיאורתי בטבע, ואינו מתמקד במספרים או במדידה. אבל חששות לגבי טעות הדגימה במחקר איכותי סקרים עדיין תקפים. ככלל, אם מדגם מייצג את יעד היקום, הנושאים או הדפוסים שיצאו מהמחקר ישקפו את האוכלוסייה הגדולה שמעניינת את החוקר.

אם המדגם הוא מייצג וגם מורכב מאחוז גדול מאוכלוסיית היעד, אזי הביטחון בנתוני הנתונים הנגזרים ממדגם זה נוטים להיות גבוהים.

קביעת גודל המדגם בסקרים מחקר

כללים שונים חלים על מחקר כמותי ומחקר איכותי בכל הנוגע לקביעת גודל המדגם. באופן כללי, כדי להיות בטוח בנתונים שנוצרו על ידי מחקר הסקר איכותי, חוקר צריך להיות מושג ברור כיצד הנתונים ישמשו. הנתונים עשויים להוות בסיס לנרטיב תיאורטי (כמו במחקר מקרה או במחקרים אתנוגרפיים מסוימים), או שהוא עשוי לשמש באופן אקספלורטיבי לאיתור משתנים רלוונטיים שעשויים להיבחן מאוחר יותר עבור מתאמים במחקר כמותי.

גודל המדגם בסקר סקרים כמותי

מחקר כמותי כרוך לעתים קרובות בהשוואות בין פלחי שוק או תת-קבוצות של שוק יעד.מכיוון שמחקר כמותי הוא מונחה מספרים, קביעת גודל מדגם נוח יכולה להיות קלה למדי - עבור כל קבוצה או מקטע חשוב במחקר, חוקר היה מקווה לסקר 100 משתתפים.

מספר זה הוא המלצה ולא מוחלטת. חוקר שוק ישקול מספר משתנים רלוונטיים לקביעת גודל המדגם במחקר הסקרים.

גודל המדגם במחקר סקרים כמותיים

בעת ביצוע מחקר שוק הסקר, המטרה היא

להסיק מהמדגם מה צפוי להיות נכון ביקום היעד. מדגם מספק נתונים שיכולים להיות

שנצפו או ידועים. מן הנתונים הנצפים או הידועים האלה, חוקר יכול להעריך את התואר שבו ערך או פרמטר לא ידוע נמצא באוכלוסיית יעד. סקרים כמותיים המחקר מבוסס על הרעיון של נורמלי , עקומה סימטרית המייצגת, לדעתו של החוקר, את יעד היקום - האוכלוסייה שעליה חייב החוקר להעריך ולא > יודע פרמטרים.

מדגם מייצג מאפשר לחוקר לחשב - מתוך נתוני המדגם - טווח טווח משוער של ערכים , שעלול לכלול את הערך או הפרמטר שאינם בעלי עניין. טווח ערכים משוער זה מייצג שטח בעקומה הרגילה, והוא מתבטא בדרך כלל כעשרונית או באחוז. העקומה הרגילה וההסתברות עקומה נורמלית וסימטרית היא ביטוי חזותי של הסתברות. בואו נסתכל על היוריסטי פשוט: פעילות במרכז מדע מאפשרת למספר גדול של כדורים ליפול בין שני גליונות אקריליק, אחד בכל פעם. כל כדור נופל דרך אותו פתח בחלק העליון של המסך, ואז טיפות בין כל מחיצות אנכי, מקבילים להפריד את ערימות של הכדורים ברגע שהם מגיעים לנוח. לאחר מספר שעות, הביצים יצרו צורה של עקומה רגילה. עקומת השינויים קצת כמו כל הכדור החדש הציג מכה את המסה של הכדורים שהגיעו הראשון.

אך באופן כללי, עקומת הסימטריה ניכרת, והיא התרחשה באופן טבעי, ללא תלות בפעולה כלשהי על-ידי משקיפים או צוותים של מרכז המדע. הצורה המעוקלת בצורת הביצים משקפת את ההסתברות שרוב הכדורים ייפלו למרכז ויישארו שם. פחות כדורים יעשו את זה לתוך הקצוות הרחוקים של העקומה - כמה בהכרח יהיה, אבל הם מעטים במספר. עקומה נורמלית זו דומה לתפיסה של מדגם. בכל פעם שהתצוגה מתרוקנת והכדורים שוב רשאים ליפול לתוך קופסת גאלטון, תצורת ערימות הביצים תהיה שונה במקצת. אבל עם הזמן, את צורת העקומה לא ישתנה הרבה דפוס יהיה נכון.