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ज्ञात जनसंख्याएँ

परिमित जनसंख्या सुधार कैलकुलेटर

इस पेज का उपयोग तब करें जब आपका दर्शक वर्ग सीमित और ज्ञात हो, जैसे कि ग्राहक सूची, कर्मचारी समूह, सदस्य समूह या स्कूली छात्र संख्या। ऐसे मामलों में, आमतौर पर बड़ी आबादी के लिए की जाने वाली धारणाएं आवश्यक नमूने की मात्रा को थोड़ा बढ़ा-चढ़ाकर बता सकती हैं।

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परिमित जनसंख्या सुधार कैलकुलेटर

इस पेज पर तेज अनुमान के लिए नीचे दिया गया कैलकुलेटर इस्तेमाल करें।

सुधार गुणांक
0.9806
सीमित आबादी के लिए वैरिएंस गुणक।
समायोजित सैंपल साइज़
371
सीमित आबादी सुधार के बाद सुझाया गया सैंपल।
सैंपल साइज़ निकालने के बाद सर्वे शुरू करें

बनाना शुरू करें शानदार सर्वे

जब आपको आवश्यक उत्तरों की संख्या पता चल जाए, अगला कदम उन्हें इकट्ठा करना है। SurveyLegend से आप आकर्षक सर्वे बना सकते हैं और रियल-टाइम में विश्लेषण कर सकते हैं।

परिमित जनसंख्या सुधार क्या करता है?

परिमित जनसंख्या सुधार, अपेक्षाकृत छोटी, ज्ञात जनसंख्या से नमूना लेते समय विचरण और नमूना आकार की अपेक्षाओं को समायोजित करता है। यह तब सबसे अधिक महत्वपूर्ण होता है जब आपका नमूना पूरी जनसंख्या के सापेक्ष बहुत छोटा न हो।

यदि आपकी जनसंख्या बहुत बड़ी है या लगभग अज्ञात है, तो इस सुधार का आमतौर पर बहुत कम प्रभाव पड़ता है।

इसका उपयोग कब करना उचित है

यह समायोजन कर्मचारी सर्वेक्षणों, ग्राहक सूचियों, स्कूली आबादी, सदस्यता डेटाबेस और अन्य सीमित लक्षित समूहों के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक है।

खुले वेब ट्रैफिक या व्यापक जनसमूह के लिए यह कम महत्वपूर्ण है जहां कुल दर्शक बहुत बड़ा या अपरिभाषित होता है।

  • कर्मचारी सहभागिता अध्ययन
  • बी2बी ग्राहक सर्वेक्षण
  • एसोसिएशन सदस्य सर्वेक्षण
  • स्कूल या परिसर की जनसंख्या

इससे क्या लाभ होता है

परिमित जनसंख्या सुधार के बिना, योजनाकार आवश्यक नमूना आकार का अधिक अनुमान लगा सकते हैं। इसका उपयोग करने से अधिक आनुपातिक लक्ष्य प्राप्त होता है जब नमूना समूह संपूर्ण दर्शकों का एक सार्थक हिस्सा होता है।

इससे सटीकता में कोई खास कमी किए बिना समय और फील्डवर्क की लागत बचाई जा सकती है।

जब यह समायोजन निर्णयों को बदलता है

परिमित जनसंख्या सुधार तब सबसे अधिक महत्वपूर्ण होता है जब आपका नियोजित नमूना किसी ज्ञात सूची का एक सार्थक हिस्सा हो। ऐसी स्थिति में, आमतौर पर अपनाई जाने वाली बड़ी जनसंख्या की धारणा परियोजना को उसकी वास्तविक जटिलता से कहीं अधिक जटिल बना सकती है।

इसे शॉर्टकट के बजाय एक सुधार के रूप में ही लेना चाहिए। यदि आपकी श्रोता सूची अधूरी, पुरानी या अस्पष्ट रूप से परिभाषित है, तो सुधार से सटीकता का झूठा आभास हो सकता है।

  • इसका उपयोग कर्मचारियों, ग्राहकों या सदस्यों जैसी सीमित सूचियों के लिए करें।
  • जनसंख्या गणना पर भरोसा करने से पहले उसकी सत्यता की जांच कर लें।
  • सबसे बड़ा प्रभाव तब देखने को मिलेगा जब नमूना सूची का एक बड़ा हिस्सा हो।
  • खुले दर्शकों या ऐसे ट्रैफ़िक के लिए इसे छोड़ दें जिसे आप अच्छी तरह से परिभाषित नहीं कर सकते।

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अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Finite population correction क्या है?
Finite population correction variance या sample size को तब समायोजित करता है जब आप बहुत बड़ी population की बजाय सीमित और ज्ञात population से sample ले रहे हों.
मुझे finite population correction कब इस्तेमाल करना चाहिए?
इसे तब उपयोग करें जब आपका planned sample कुल population का एक meaningful हिस्सा हो। यह सबसे ज्यादा तब महत्वपूर्ण होता है जब audience bounded हो और बहुत बड़ी न हो.
Adjusted sample size कभी-कभी छोटा क्यों हो जाता है?
जब कुल population सीमित होती है, तब हर observation थोड़ी अधिक जानकारी रखती है, इसलिए required sample size कम हो सकता है.
परिमित जनसंख्या सुधार का महत्व कब स्पष्ट रूप से सामने आने लगता है?
यह तब सबसे अधिक मायने रखता है जब आपका नियोजित नमूना किसी ज्ञात जनसंख्या का एक सार्थक हिस्सा हो। यदि आप किसी बहुत बड़े समूह के केवल एक छोटे से अंश का नमूना ले रहे हैं, तो आमतौर पर सुधार कम होता है।
क्या मुझे वेबसाइट पर आने वाले आगंतुकों के लिए परिमित जनसंख्या सुधार का उपयोग करना चाहिए?
आमतौर पर नहीं। वेबसाइट के दर्शक अक्सर इतने परिवर्तनशील या इतने बड़े होते हैं कि उन्हें एक निश्चित, सीमित जनसंख्या के रूप में मानना ​​संभव नहीं होता, इसलिए बड़ी जनसंख्या की धारणा अक्सर अधिक उपयुक्त होती है।