Hänvisning

Urvalsstorlek efter populationsstorlek

En av de mest överraskande sakerna med undersökningsplanering är att urvalsstorleken inte fortsätter att växa i en rak linje med populationsstorleken. När populationerna är tillräckligt stora ändras de nödvändiga urvalsstorlekarna bara blygsamt under standardantaganden.

Varför befolkningsstorleken spelar mindre roll än många tror

När populationer blir stora är de viktigaste faktorerna som styr den erforderliga urvalsstorleken konfidensnivå, felmarginal och uppskattad andel. Populationsstorleken spelar fortfarande roll, men dess effekt blir mindre än de flesta antar.

Det är därför en population på 100 000 inte kräver ett urval som är 10 gånger större än en population på 10 000.

När befolkningsstorleken spelar större roll

Populationsstorleken spelar större roll när målgruppen är relativt liten och känd, såsom några hundra anställda eller några tusen kunder. I dessa fall kan korrigering för begränsad population göra det erforderliga urvalet märkbart mindre.

Det är särskilt relevant för interna undersökningar och listbaserade uppsökande verksamheter.

Hur man använder den här sidan

Använd den här sidan som en snabb planeringsreferens, inte som en ersättning för att noggrant ställa in dina antaganden. Samma population kan leda till olika mål för urvalsstorlek beroende på vilken konfidensnivå och felmarginal du väljer.

Om du vill ha ett exakt svar, använd kalkylatorn istället för att enbart förlita dig på befolkningsstorleken.

Vad detta innebär i praktiken

Populationsstorleken spelar ofta störst roll i den mindre änden, där en undersökning kan nå en betydande andel av den totala publiken. Det är därför listbaserade studier beter sig annorlunda än breda offentliga undersökningar.

Det praktiska misstaget att undvika är att välja ett urval enbart utifrån populationsstorleken. Precisionsinställningar gör fortfarande det mesta av arbetet när publiken blir måttligt stor.

  • Förvänta dig den största befolkningseffekten i mindre kända målgrupper
  • Använd korrigering för finita populationer när urvalet utgör en stor del av listan
  • Anta inte att stora populationer kräver proportionellt stora urval
  • Ställ in konfidens och felmarginal innan populationstabeller används

Relaterade sidor för Urvalsstorlek efter populationsstorlek

Vanliga frågor

Vad får jag lära mig på den här sidan?
En av de mest överraskande sakerna med undersökningsplanering är att urvalsstorleken inte fortsätter att växa i en rak linje med populationsstorleken. När populationerna är tillräckligt stora ändras de nödvändiga urvalsstorlekarna bara blygsamt under standardantaganden.
Vem är den här enkätsguiden för?
Den här guiden är för forskare, marknadsförare, verksamhetsteam och alla som planerar en enkät och vill fatta bättre beslut om precision, urvalsstorlek och rapportering.
Vad bör jag göra efter att ha läst den här sidan?
Använd förklaringen här för att välja realistiska antaganden och gå sedan vidare till kalkylatorn eller relaterade sidor för att uppskatta den urvalsstorlek eller det rapporteringsintervall du behöver.
Varför slutar urvalsstorleken att växa mycket för stora populationer?
Eftersom när en population väl är tillräckligt stor dominerar precisions- och konfidensantaganden beräkningen. Den extra populationsstorleken ger relativt liten osäkerhet jämfört med dessa inställningar.
När bör befolkningsstorleken ändra min planering?
Populationsstorleken bör förändras mest när publiken är liten, känd och begränsad. I dessa fall kan korrigering av en begränsad population märkbart minska urvalskravet.