Otoskoon laskuri

Kuinka monen ihmisen pitää vastata kyselytutkimukseen? Otoskoon laskurillamme keräät helposti oikean määrän vastauksia.

Otoskoko on kysely­tutkimukseen annettujen valmiiden vastausten lukumäärä.Sen tulisi edustaa kohdepopulaatiota, jonka mielipiteistä tai käyttäytymisestä olet kiinnostunut. 

Tutustutaan seuraaviin aiheisiin:

Otoskoon laskemista varten on ymmärrettävä seuraavat keskeiset termit:

Populaation koko tarkoittaa ihmisten kokonaismäärää ryhmässä, jota yrität tutkia. Jos tutkisit esimerkiksi Yhdysvaltojen asukkaita, populaation koko olisi noin 333 miljoonaa. Omaa yritystäsi tutkiessasi populaation koko on työntekijöidesi kokonaismäärä.

Virhemarginaali on prosenttiosuus, joka ilmaisee, miten tarkasti voit odottaa kyselytutkimus­tulostesi vastaavan koko populaation mielipiteitä. Mitä pienempi virhemarginaali on, sitä tarkempi vastaus on tietyllä luotettavuustasolla.

Aiheeseen liittyvää: Virhemarginaalilaskuri (kaava ja esimerkkejä) 

Luotettavuustaso mittaa sitä, kuinka varmasti populaatio valitsee vastauksen tietyltä väliltä. Jos luotettavuustaso on esimerkiksi 95 %, voit olla 95-prosenttisen varma, että tulokset ovat tiettyjen lukujen välillä.

Luottamusväli edustaa tilastollista vaihteluväliä, joka ilmaisee todellisen tuloksen todennäköisen sijainnin. Esimerkiksi 95 prosentin luottamusväli tarkoittaa, että jos samasta populaatiosta tehdään monta otantaa, todellinen tulos on luottamusvälillä noin 95 prosentissa otoksista.

Keskihajonta mittaa sitä, kuinka laajalle data on levittäytynyt keskiarvosta. Jos keskihajonta on pieni, useimmat datapisteet ovat lähellä keskiarvoa. Jos hajontaa on paljon, data on levinnyt laajemmalle alueelle.

Kuinka kyselytutkimuksen otoksen vähimmäiskoko määritetään? Jos haluat laskea sen itse, käytä seuraavaa kaavaa:

N = populaation koko • e = virhemarginaali (prosenttiluku desimaalimuodossa) • z = z-pistemäärä

Z-pistemäärä ilmaisee, kuinka monen keskihajonnan päässä tietty osuus on keskiarvosta. Etsi oikea z-pistemäärä alla olevasta taulukosta:

Käydään läpi muutamia esimerkkejä:

Oletetaan, että haluat tehdä kyselytutkimuksen jakelu­työntekijöille kaupungissa, jossa on 500 000 asukasta. Haluat, että otoskokosi luotettavuus­taso on 95 % ja virhemarginaali 5 %. Voit laskea kaavaa (tai edellä olevaa laskuria) käyttämällä, että tarvittava otoskoko on 384.

Jos teet yrityksen laajuisen kyselytutkimuksen, yrityksessä on 300 työntekijää ja haluat 80 prosentin luotettavuustason ja 10 prosentin virhemarginaalin, otoskoko olisi 37.

Kyselytutkimuksesi otoskoko määräytyy useimmiten tutkimuksesi tavoitteen ja tutkimasi populaation mukaan. 

Asiakaspalautekyselyyn tarvitaan esimerkiksi vain muutamia asiakkaita, kun teet asiakaspalautteen kyselytutkimusta. Poliittisten kyselyjen tekijöiden on puolestaan valittava huolellisesti otos, jonka koko ja jäsenet edustavat tarkasti koko populaatiota. 

Eri arvot voivat vaikuttaa kyselytutkimukseesi seuraavasti: 

Kyselytutkimuksen arvojen vaikutus tulosten tarkkuuteen

Seuraavat käyttötapaukset auttavat määrittämään, tarvitsetko otoskokoa, joka tuottaa tilastollisesti merkitseviä tuloksia: 

Suuren otoskoon määrittämiselle ei ole olemassa yleispätevää standardia. Otoskoko vaihtelee usein kontekstin, kuten tutkimusalan tai tutkimuksen tavoitteen, mukaan. 

Suuri otoskoko tarjoaa yleensä tarpeeksi tilastollista tehoa tärkeiden erojen löytämiseen tutkittavasta populaatiosta. Monilla aloilla asiantuntijat ovat sitä mieltä, että suuri otoskoko tarkoittaa vähintään satoja vastaajia. 

Tutkijat päättävät usein käytettävän otoskoon esimerkiksi tilastollisen tehon tai käytettävissä olevien resurssien perusteella. Otoskoko saattaa vaikuttaa myös tehtävä analyysityyppi. Jotkin tilastolliset testit saattavat edellyttää suurempaa otoskokoa kuin toiset.

Lisäksi kannattaa huomioida, että populaation monimutkaisuus saattaa myös vaikuttaa otoskokoon. Suurta otoskokoa saatetaan tarvita, jos tutkitaan harvinaista ilmiötä tai jos populaatio on erittäin monimuotoinen.

Laske kyselytutkimuksellesi paras otoskoko näiden vinkkien avulla: 

Datan käyttötarkoitus voi määrittää otoskoon. Jos otoskoko on liian pieni, kysely­tutkimuksen tulokset saattavat olla epätarkkoja. Jos se taas on liian suuri, kysely­tutkimuksen tekeminen saattaa käydä kalliiksi tai vaatia paljon aikaa. 

Kuin keräät dataa kysely­tutkimuksella, saatat tarvita suuren otoskoon, jotta tulokset olisivat tarkkoja tai jotta voisit soveltaa löydöksiä suureen ryhmään. Jos kyselytutkimus­datasta tehdään ensisijaisesti laadullisia havaintoja, pienet otokset usein riittävät.

Suuret otokset voivat tulla kalliiksi datan keräämisen ja analysoinnin kustannusten sekä osallistujien kannustimien vuoksi. Jos budjetti on pieni, kannattaa valita pieni otoskoko. Myös aikarajoitukset voivat vaikuttaa otoskokoon. 

Jos kyselytutkimuksen tekemiseen ei ole paljon aikaa, kerää nopeasti tarkkaa dataa käyttämällä pientä otoskokoa. Ajan salliessa voit parantaa tulosten tarkkuutta käyttämällä suurempaa otoskokoa.

Eri kyselytutkimustyypit saattavat edellyttää erilaisia tapoja määrittää otoskoko. Asiakaspalaute­kyselyistä saadaan hyötyä, vaikka otoskoko olisi pieni. Poliittiset mielipide­mittaukset sitä vastoin edellyttävät suurempia ja edustavampia otoksia. Valitse oikea lähestymistapa tilanteen mukaan varmistaaksesi, että tulokset ovat tilastollisesti luotettavia.

Avoimissa kysymyksissä pyydetään yksityis­kohtaisia vastauksia. Koska vastaajat joutuvat kirjoittamaan ne itse, kysely­tutkimukseen vastaaminen kestää kauemmin. Sen vuoksi osa vastaajista saattaa jättää kysely­tutkimuksen kesken, mikä vaikeuttaa suuren otoskoon saavuttamista. Vähennä avointen kysymysten määrää tai ota asia huomioon otoskokoa määrittäessäsi.

Kyselytutkimuksen tehokkuus voi kärsiä, jos yleisiä otoskokoon liittyviä virheitä ei huomioida. Vältä näitä yleisiä sudenkuoppia laskiessasi kysely­tutkimuksesi otoskokoa: 

Paranna kyselytutkimustesi tuloksia käyttämällä otoskoon laskuriamme. Jos tarvitset lisää vastaajia, etsi vastaajia maailman­laajuisesti SurveyMonkey Audiencella ja kerää vastauksia lähes keneltä tahansa.