您需要采访多少人才能以您愿意接受的信心水平获得代表目标人群的结果？了解如何最大限度地提高市场研究的业务投资回报率。

样本量简介

您如何计算样本量、减少误差幅度并产生具有统计显着性结果的调查？在这个简短的指南中，我们解释了您可以如何改进您的调查，并展示您可以在此过程中利用的一些工具和资源。但首先，当涉及到市场研究时，您需要采访多少人才能以您愿意接受的信心水平获得代表目标人群的结果？但是，如果所有这些对您来说都是陌生的，那么让我们从样本大小开始。

什么是样本量？

样本量是市场研究中使用的一个术语，用于定义调查、研究或实验中包含的对象数量。在人口众多的调查中，样本量非常重要。这样做的原因是因为从每个人那里得到答案或结果是不现实的——相反，您可以随机抽取代表总体的个体样本。

例如，我们可能想要比较早餐吃 Weetabix 的长跑运动员与不吃 Weetabix 的长跑运动员的表现。由于不可能跟踪全球每个长跑运动员的饮食习惯，因此我们必须关注调查人群的一部分。这可能意味着要为研究选择 1,000 名跑步者。

样本量如何影响结果？

也就是说，无论我们如何努力选择，研究结果中总会存在一定的误差幅度（也称为置信区间），这是因为我们无法与每个长跑运动员交谈或充满信心Weetabix 如何影响（在所有可能的情况下）长跑运动员的表现。这被称为“采样错误”。

更大的样本量将有助于减少误差幅度，有助于提供更具统计意义和意义的结果。换句话说，可以更准确地了解吃 Weetabix 如何影响长跑运动员的表现。

那么在计算样本量时你需要知道什么？

计算调查样本量需要了解的内容

置信区间（或误差幅度）

置信区间是表示报告准确性的加减数字。考虑以下示例：

加拿大全国样本显示“加拿大人在母亲节把钱花在了谁身上”。 82% 的加拿大人希望为他们的妈妈买礼物，而 20% 的人会为他们的妻子买礼物，15% 的人会为他们的岳母买礼物。在支出方面，加拿大人预计在这个母亲节为妻子花费 93 美元，而在母亲身上花费 58 美元。全国调查结果准确，正负 2.75%，20 次中有 19 次。

置信度

置信水平告诉您您对此结果的信心程度。它表示为不同样本（如果抽取重复样本）产生此结果的次数百分比。 95% 的置信水平意味着结果在 20 次中有 19 次落在此 - + 区间置信区间内。 95% 的置信水平是最常用的。

当您将置信水平和置信区间放在一起时，您可以说您有 95%（20 人中有 19 人）确定“为妈妈买礼物”的真实人口百分比介于 79.25% 和 84.75% 之间.

更宽的置信区间增加了真实答案在指定范围内的确定性。这些较宽的置信区间来自较小的样本量。当错误的成本非常高时（涉及数百万美元的决策），置信区间应保持较小。这可以通过增加样本大小来实现。

人口规模

人口规模是您要研究的群体中的总人数。如果您在英国随机抽取人口样本，那么您的人口规模将超过 6800 万（截至 2021 年 8 月 9 日）。

标准差

这是指个体响应在彼此之间和平均值之间的差异程度。如果标准差较低，分数将聚集在平均值附近，变化最小。更高的标准偏差意味着当绘制在图表上时，响应将更加分散。

标准偏差表示为小数，0.5 被认为是“良好”的标准偏差，可以设置以确保代表总体的样本量。

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