Calculateur de la taille de l’échantillon d’enquête | Zone Martech

Développer une enquête et garantir que vous disposez d’une réponse valide sur laquelle vous pouvez baser vos décisions commerciales nécessite une certaine expertise. Tout d’abord, vous devez vous assurer que vos questions sont posées d’une manière qui ne biaise pas la réponse. Deuxièmement, vous devez vous assurer que vous interrogez suffisamment de personnes pour obtenir un résultat statistiquement valide.

Calculateur de la taille minimale de l’échantillon de l’enquête

Vous n’avez pas besoin de demander à tout le monde, cela demanderait beaucoup de travail et serait assez coûteux. Les sociétés d’études de marché s’efforcent d’atteindre un niveau de confiance élevé et une faible marge d’erreur tout en atteignant la quantité minimale de destinataires nécessaire. C’est ce qu’on appelle votre taille de l’échantillon. Tu es échantillonnage un certain pourcentage de la population globale pour atteindre un résultat qui assure un niveau de confiance pour valider les résultats. En utilisant une formule largement acceptée, vous pouvez déterminer un taille de l’échantillon qui représentera la population dans son ensemble.

Comment fonctionne l’échantillonnage ?

L’échantillonnage est un processus de sélection d’un sous-ensemble d’individus dans une population plus large afin de tirer des conclusions sur les caractéristiques de l’ensemble de la population. Il est souvent utilisé dans des études de recherche et des sondages pour recueillir des données et faire des prédictions sur une population.

Plusieurs méthodes d’échantillonnage différentes peuvent être utilisées, notamment :

1. Échantillonnage aléatoire simple : Cela implique de sélectionner un échantillon de la population à l’aide d’une méthode aléatoire, telle que la sélection aléatoire de noms dans une liste ou l’utilisation d’un générateur de nombres aléatoires. Cela garantit que chaque membre de la population a une chance égale d’être sélectionné pour l’échantillon.
2. Échantillonnage stratifié consiste à diviser la population en sous-groupes (strates) en fonction de certaines caractéristiques, puis à sélectionner un échantillon aléatoire dans chaque strate. Cela garantit que l’échantillon est représentatif des différents sous-groupes au sein de la population.
3. Échantillonnage en grappes : Cela implique de diviser la population en groupes plus petits (clusters), puis de sélectionner un échantillon aléatoire de ces clusters. Tous les membres des clusters sélectionnés sont inclus dans l’échantillon.
4. Échantillonnage systématique : Cela implique de sélectionner un membre sur n de la population pour l’échantillon, où n est l’intervalle d’échantillonnage. Par exemple, si l’intervalle d’échantillonnage est de 10 et que la taille de la population est de 100, un membre sur dix sera sélectionné pour l’échantillon.

Il est important de choisir la méthode d’échantillonnage appropriée en fonction des caractéristiques de la population et de la question de recherche étudiée.

Niveau de confiance par rapport à la marge d’erreur

Dans une enquête par sondage, le un niveau de confiance mesure votre confiance dans le fait que votre échantillon représente fidèlement la population. Il est exprimé en pourcentage et est déterminé par la taille de votre échantillon et le niveau de variabilité de votre population. Par exemple, un niveau de confiance de 95 % signifie que si vous deviez mener l’enquête plusieurs fois, les résultats seraient précis dans 95 % des cas.

Le marge d’erreur, d’autre part, est une mesure de la mesure dans laquelle les résultats de votre enquête peuvent différer de la valeur réelle de la population. Il est généralement exprimé en pourcentage et est déterminé par la taille de votre échantillon et le niveau de variabilité de votre population. Par exemple, supposons que la marge d’erreur d’une enquête soit de plus ou moins 3 %. Dans ce cas, si vous deviez mener l’enquête plusieurs fois, la valeur réelle de la population se situerait dans l’intervalle de confiance (défini par la moyenne de l’échantillon plus ou moins la marge d’erreur) 95 % du temps.

Donc, en résumé, le niveau de confiance est une mesure de votre confiance dans le fait que votre échantillon représente fidèlement la population. Dans le même temps, la marge d’erreur mesure dans quelle mesure les résultats de votre enquête peuvent différer de la valeur réelle de la population.

Pourquoi l’écart type est-il important ?

L’écart type mesure la dispersion ou la propagation d’un ensemble de données. Il vous indique dans quelle mesure les valeurs individuelles d’un ensemble de données varient par rapport à la moyenne de l’ensemble de données. Lors du calcul de la taille minimale de l’échantillon pour une enquête, l’écart type est essentiel car il vous aide à déterminer le degré de précision dont vous avez besoin dans votre échantillon.

Si l’écart type est faible, les valeurs de la population sont relativement proches de la moyenne, vous n’aurez donc pas besoin d’un échantillon de grande taille pour obtenir une bonne estimation de la moyenne. D’un autre côté, si l’écart type est grand, les valeurs dans la population sont plus dispersées, vous aurez donc besoin d’un échantillon plus grand pour obtenir une bonne estimation de la moyenne.

En général, plus l’écart type est grand, plus la taille de l’échantillon dont vous aurez besoin pour atteindre un niveau de précision donné sera grande. En effet, un écart type plus grand indique que la population est plus variable. Vous aurez donc besoin d’un échantillon plus grand pour estimer avec précision la moyenne de la population.

La formule pour déterminer la taille minimale de l’échantillon

La formule permettant de déterminer la taille minimale de l’échantillon nécessaire pour une population donnée est la suivante :

Où:

• S = Taille minimale de l’échantillon que vous devriez enquêter compte tenu de vos contributions.
• N = Taille de la population totale. Il s’agit de la taille du segment ou de la population que vous souhaitez évaluer.
• e = Marge d’erreur. Lorsque vous échantillonnez une population, il y aura une marge d’erreur.
• z = Dans quelle mesure pouvez-vous être sûr que la population sélectionnera une réponse dans une plage spécifique. Le pourcentage de confiance se traduit par le score z, le nombre d’écarts types d’une proportion donnée s’éloignant de la moyenne.
• p = Écart type (dans ce cas 0,5 %).