Virhemarginaalilaskin
Mikä on virhemarginaali, ja mitä se tarkoittaa kyselytutkimustiedoillesi?
Vastaavatko kyselytutkimustuloksesi koskaan täydellisesti tutkimaasi populaatiota? Tuskin.
Mutta voit saada hyvän käsityksen siitä, miten lähellä olet, käyttämällä virhemarginaalilaskinta. Tämä kätevä työkalu auttaa sinua löytämään virhemarginaalisi ja kertoo, onko kyselytutkimukseesi vastanneiden ihmisten määrä riittävä, jotta voit luottaa keräämiesi tietojen tarkkuuteen.
Laske virhemarginaalisi
Populaation koko
Luotettavuustaso (%)
Otoskoko
Virhemarginaali
0
Mikä kyselytutkimuksen virhemarginaali on?
Virhemarginaali, joka tunnetaan myös luottamusvälinä, kertoo sinulle kuinka hyvin kyselytutkimuksesi tulokset heijastelevat koko populaation näkemyksiä. Muistathan, että kyselytutkimuksen tekeminen on tasapainottelua, jossa käytät pienempää ryhmää (vastaajiasi) edustamaan paljon suurempaa ryhmää kohdemarkkinoita tai koko populaatiota.)
Voit pitää virhemarginaalia keinona mitata kyselytutkimuksesi tehokkuutta. Mitä pienempi virhemarginaali, sitä enemmän voit luottaa tuloksiin. Mitä suurempi virhemarginaali, sitä kauempana ne saattavat olla koko populaation näkemyksistä.
Kuten sen nimi antaa ymmärtää, virhemarginaali on alue, jossa arvot voivat olla kyselytutkimuksen todellisten tulosten ylä- tai alapuolella. Jos esimerkiksi 60 % vastanneista vastasi ”kyllä”, ja virhemarginaali on 5 %, tämä tarkoittaa, että 55–65 % väestöstä ajattelee, että vastaus on ”kyllä”.
Miten virhemarginaali lasketaan
n = otoskoko • σ = populaation keskihajonta • z = z-pistemäärä
- Selvitä populaation keskihajonta (σ) sekä otoskoko (n).
- Ota sitten otoskokosi neliöjuuri ja jaa se populaatiosi keskihajontaan
- Kerro tulos z-pistemäärällä, joka on yhdenmukainen halutun luottamusvälisi kanssa seuraavan taulukon mukaisesti:
| Haluttu luottamustaso | z-pistemäärä |
| 80 % | 1,28 |
| 85 % | 1,44 |
| 90 % | 1,65 |
| 95 % | 1,96 |
| 99 % | 2,58 |
Katsotaanpa virhemarginaalikaavaa esimerkin kautta.
Kuvittele, että yrität valita nimen A ja nimen B väliltä uudelle tuotteelle , ja että kohdemarkkinasi koostuu 400 000 mahdollisesta asiakkaasta. Tämä on koko populaatiosi.
Päätät tehdä kyselytutkimuksen 600 potentiaaliselle asiakkaalle. Tämä on otoskokosi.
Jos haluat laskea otoskokosi, tutustu otoskokolaskuriimme.
Kun saat tulokset, 60 % vastaajista sanoo pitävänsä enemmän vaihtoehdosta A. Sinun on lisättävä luottamustaso virhemarginaalilaskuriin.
Tämä numero kertoo kuinka varma voit olla, että otos edustaa koko populaation asenteita tarkasti. Tutkijat asettavat tämän yleensä arvoon 90 %, 95 % tai 99 %. (Älä sekoita luottamustasoa luottamusväliin, joka on virhemarginaalin synonyymi.)
Kokeile syöttää tämän esimerkin luvut yllä olevaan virhemarginaalilaskuriin. Laskuri antaa tulokseksi virhemarginaalin, jonka suuruus on 4 %.
Kuten muistat, 60 % vastaajista piti vaihtoehdosta A. Tämä virhemarginaali tarkoittaa, että tiedät nyt 95 %:n varmuudella, että 56–64 % koko väestöstä – eli kohdemarkkinoistasi – valitsisi nimen A tuotteellesi.
56 ja 64 saadaan lisäämällä ja vähentämällä virhemarginaali otoksesi vastauksesta.
Otoskoon vaikutus virhemarginaaliin
Kuten edellä mainittiin, virhemarginaalin avulla voit ymmärtää, onko kyselytutkimuksesi otoskoko sopiva.
Jos virhemarginaali näyttää liian suurelta, otoskokoa kannattaa suurentaa, jotta kyselytutkimukseen osallistuneen väestön mielipiteet vastaavat paremmin koko populaatiota.
Tämä tarkoittaa, että sinun on lähetettävä kyselytutkimuksesi useammalle ihmiselle.
Otoskokolaskurin avulla voit helposti määrittää, kuinka monen ihmisen vastaukset tarvitset kyselytutkimukseesi.
Haluatko laskea tilastollisen merkitsevyyden? Tutustu A/B-testauslaskuriimme.
Viisi vaihetta tietojesi luotettavuuden lisäämiseen
Nyt kun tiedät, miten virhemarginaali lasketaan ja miten se vaikuttaa tuloksiisi, voimme tarkastella vaiheita, joiden kautta voit lisätä nämä konseptit kyselytutkimuksesi suunnitteluun.
Voit myös saada tarkemman selvityksen tästä populaation arviointi ‑artikkelista.
- Määritä kokonaispopulaatiosi
Tämä on se ihmisten koko joukko, jota haluat tutkia kyselytutkimuksessasi, eli aiemman esimerkkimme 400 000 mahdollista asiakasta. - Päätä, minkälaiseen tarkkuuteen pyrit
Sinun täytyy päättää, kuinka suuren riskin olet valmis ottamaan siinä, että tuloksesi poikkeavat koko kohdemarkkinan asenteista. Tämä tarkoittaa otoksesi virhemarginaalin ja luottamustason mittaamista. - Määritä otoskoko
Kun olet tasapainottanut haluamasi luottamustason ja hyväksyttävän virhemarginaalin, sinun täytyy seuraavaksi päättää vastaajien määrä. Äläkä unohda, että kaikki kyselyn saaneet eivät vastaa siihen: otoskokosi on saamiesi valmiiden vastausten määrä. - Laske vastausprosenttisi
Tämä on se osuus kyselysi vastaanottaneista, joka vastasi siihen. Tee valistunut arvaus. Jos otoksesi on satunnainen, voit odottaa, että varovasti arvioiden 10–15 % vastaanottajista vastaa kyselyysi. Mieti aiemmin tekemiäsi kyselytutkimuksia ja määritä tavanomainen vastausprosenttisi niiden perusteella. - Olet saanut selville kyselytutkimuksen vastaanottajien kokonaismäärän
Kun tiedät vaiheen 4 prosenttiluvun, tiedät myös kuinka monelle ihmiselle sinun täytyy kyselytutkimuksesi lähettää, jotta saat riittävästi valmiita vastauksia. Kuten olemme nähneet, virhemarginaalisi tietäminen (sekä siihen liittyvien otoskoon ja luottamustason käsitteiden tietäminen) on tärkeä osa kyselytutkimuksen suunnitteluun liittyvää tasapainottelua. Kun osaat laskea sen, voit jatkaa luottavaisesti eteenpäin.
Hanki enemmän vastauksia
SurveyMonkey Audience ‑palvelussa on miljoonia vastaajia valmiina osallistumaan kyselytutkimukseesi.