有限人口修正究竟能做什么
有限总体校正用于调整方差和样本容量预期，尤其适用于从相对较小的已知总体中进行抽样的情况。当样本相对于总体而言并非微不足道时，有限总体校正尤为重要。
如果你的人口数量非常庞大或者人口规模几乎未知，这种修正通常不会产生太大影响。
何时值得使用
这种调整最适用于员工调查、客户名单、学校人口、会员数据库和其他特定受众群体。
对于开放的网络流量或受众群体庞大或未定义的广大公众而言，这一点不太重要。
- 员工敬业度研究
- B2B客户调查
- 协会成员调查
- 学校或校园人口
它为何有用
如果不进行有限总体校正，规划人员可能会高估所需的样本量。当抽样群体在总受众中占有相当大的比例时，使用有限总体校正可以得到更符合比例的目标样本量。
这样既能节省时间和野外作业成本，又不会大幅降低精度。
当这种调整改变决策时
当计划抽样样本是已知样本列表中具有实际意义的一部分时，有限总体校正就显得尤为重要。在这种情况下，通常的大总体假设会使项目看起来比实际情况更复杂。
这仍然应该被视为一种改进，而非捷径。如果你的受众群体列表不完整、过时或定义模糊，这种修正可能会给人一种虚假的精确感。
- 可用于有界列表，例如员工列表、客户列表或成员列表。
- 在依赖人口统计数据之前，请先确认其是否为最新数据。
- 当样本在列表中占比很大时，预计影响最大。
- 对于受众群体开放或流量难以界定的情况，可以忽略。