Analytics & စမ်းသပ်ခြင်းCRM နှင့်ဒေတာပလက်ဖောင်းMartech Zone App များ

အက်ပ်- စစ်တမ်း အနည်းဆုံးနမူနာအရွယ်အစားဂဏန်းတွက်စက်

စစ်တမ်း အနည်းဆုံးနမူနာအရွယ်အစားဂဏန်းတွက်စက်

စစ်တမ်း အနည်းဆုံးနမူနာအရွယ်အစားဂဏန်းတွက်စက်

သင့်ဆက်တင်များအားလုံးကို ဖြည့်စွက်ပါ။ ဖောင်ကို သင်တင်ပြသောအခါ၊ သင်၏ အနည်းဆုံးနမူနာအရွယ်အစားကို ပြသပါမည်။

%
သင့်ဒေတာနှင့် အီးမေးလ်လိပ်စာကို သိမ်းဆည်းမထားပါ။
စတင်ပါ

စစ်တမ်းတစ်ခု ရေးဆွဲခြင်းနှင့် သင့်လုပ်ငန်း၏ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို အခြေခံနိုင်သည့် မှန်ကန်သော တုံ့ပြန်မှုရှိစေရန် သေချာစေရန် ကျွမ်းကျင်မှု အနည်းငယ် လိုအပ်ပါသည်။ ပထမဦးစွာ၊ သင့်မေးခွန်းများကို တုံ့ပြန်မှုကို ဘက်မလိုက်သောပုံစံဖြင့် မေးကြောင်း သေချာစေရမည်။ ဒုတိယ၊ စာရင်းအင်းမှန်ကန်သောရလဒ်ရရှိရန် လူအလုံအလောက်ကို စစ်တမ်းကောက်ယူရန် သေချာစေရမည်။

လူတိုင်းကို မေးနေဖို့ မလိုပါဘူး၊ ဒါက လုပ်အား အလွန်အကျွံ စျေးကြီးပါတယ်။ စျေးကွက်သုတေသနကုမ္ပဏီများသည် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုမြင့်မားသောအဆင့်ကိုရရှိရန် လုပ်ဆောင်ကြပြီး လိုအပ်သောလက်ခံသူအရေအတွက်အနည်းဆုံးရောက်ရှိချိန်တွင် အမှားအယွင်းနည်းပါးသောအနားသတ်များရရှိရန် လုပ်ဆောင်ကြသည်။ ဒါကို မင်းရဲ့ လို့ ခေါ်တယ်။ နမူနာအရွယ်အစား။ မင်းက နမူနာ ရလဒ်တစ်ခုရရှိရန် အလုံးစုံလူဦးရေ၏အချို့ရာခိုင်နှုန်း၊ ယုံကြည်စိတ်ချမှု ရလဒ်များကိုအတည်ပြုရန်။ ကျယ်ပြန့်စွာလက်ခံထားသောပုံသေနည်းကိုအသုံးပြုခြင်းအားဖြင့်သင်ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်သည် နမူနာအရွယ်အစား တစ်ခုလုံးအဖြစ်လူ ဦး ရေကိုကိုယ်စားပြုပါလိမ့်မယ်။

ဤအရာကို RSS သို့မဟုတ် အီးမေးလ်မှတစ်ဆင့် ဖတ်နေပါက၊ ကိရိယာကို အသုံးပြုရန် ဆိုက်ကို နှိပ်ပါ-

သင်၏စစ်တမ်းနမူနာအရွယ်အစားကိုတွက်ချက်ပါ

နမူနာသည်မည်သို့အလုပ်လုပ်သနည်း။

နမူနာယူခြင်း သည် လူဦးရေ တစ်ခုလုံး၏ သွင်ပြင်လက္ခဏာများကို ကောက်ချက်ချနိုင်ရန် ပိုမိုကြီးမားသော လူဦးရေမှ လူတစ်ဦးချင်း၏ အစုခွဲတစ်ခုကို ရွေးချယ်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခု ဖြစ်သည်။ သုတေသနလေ့လာမှုများနှင့် စစ်တမ်းကောက်ယူမှုများတွင် ဒေတာစုဆောင်းရန်နှင့် လူဦးရေနှင့်ပတ်သက်၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် မကြာခဏအသုံးပြုသည်။

နမူနာယူခြင်း၏ မတူညီသောနည်းလမ်းများစွာကို အသုံးပြုနိုင်ပြီး၊ အပါအဝင်၊

  1. ရိုးရှင်းသောကျပန်းနမူနာ- ၎င်းတွင် စာရင်းတစ်ခုမှအမည်များကို ကျပန်းရွေးချယ်ခြင်း သို့မဟုတ် ကျပန်းနံပါတ်ထုတ်ပေးခြင်းကဲ့သို့သော ကျပန်းနည်းလမ်းကို အသုံးပြု၍ လူဦးရေထဲမှနမူနာကို ရွေးချယ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ၎င်းသည် လူဦးရေ၏အဖွဲ့ဝင်တိုင်းနမူနာအတွက် တူညီသောရွေးချယ်ခံရနိုင်သည့်အခွင့်အရေးကို သေချာစေပါသည်။
  2. အချိုးကျနမူနာ အချို့သောဝိသေသလက္ခဏာများပေါ်မူတည်၍ လူဦးရေကို အုပ်စုခွဲများ (စထရာတာ) ခွဲ၍ stratum တစ်ခုစီမှ ကျပန်းနမူနာကို ရွေးချယ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ၎င်းသည် လူဦးရေအတွင်းရှိ မတူညီသောအုပ်စုခွဲများကို ကိုယ်စားပြုကြောင်း သေချာစေပါသည်။
  3. အစုအဝေးနမူနာ- ၎င်းတွင် လူဦးရေအား အုပ်စုငယ်များ (အစုအဝေး) များအဖြစ် ပိုင်းခြားပြီး အစုအဖွဲ့များ၏ ကျပန်းနမူနာကို ရွေးချယ်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ရွေးချယ်ထားသော အစုအဖွဲ့များ၏ အဖွဲ့ဝင်အားလုံးကို နမူနာတွင် ထည့်သွင်းထားသည်။
  4. စနစ်တကျ နမူနာယူခြင်း- ၎င်းတွင် n သည် နမူနာကြားကာလဖြစ်သည့် နမူနာအတွက် လူဦးရေ၏ nth အဖွဲ့ဝင်တိုင်းကို ရွေးချယ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ နမူနာကြားကာလသည် 10 ဖြစ်ပြီး လူဦးရေအရွယ်အစားမှာ 100 ဖြစ်ပါက၊ 10th အဖွဲ့ဝင်တိုင်းကို နမူနာအတွက် ရွေးချယ်မည်ဖြစ်သည်။

လူဦးရေ၏ ဝိသေသလက္ခဏာများနှင့် လေ့လာနေသော သုတေသနမေးခွန်းအပေါ် အခြေခံ၍ သင့်လျော်သော နမူနာပုံစံကို ရွေးချယ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။

ယုံကြည်မှုအဆင့်နှင့် အမှားမာဂျင်

နမူနာစစ်တမ်းတစ်ခုတွင်၊ ယုံကြည်မှုအဆင့် သင်၏နမူနာသည် လူဦးရေကို တိကျစွာကိုယ်စားပြုကြောင်း သင့်ယုံကြည်မှုကို တိုင်းတာသည်။ ၎င်းကို ရာခိုင်နှုန်းအဖြစ် ဖော်ပြပြီး သင်၏နမူနာအရွယ်အစားနှင့် သင့်လူဦးရေအတွက် ကွဲပြားမှုအဆင့်အလိုက် ဆုံးဖြတ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ယုံကြည်မှုအဆင့် 95% ဆိုသည်မှာ စစ်တမ်းကို အကြိမ်များစွာပြုလုပ်ပါက၊ ရလဒ်များသည် အချိန်၏ 95% တိကျမည်ဟု ဆိုလိုသည်။

အဆိုပါ အမှားအနားသတ်အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ သင်၏စစ်တမ်းရလဒ်များသည် စစ်မှန်သောလူဦးရေတန်ဖိုးနှင့် မည်မျှကွာခြားနိုင်သည်ကို တိုင်းတာခြင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းကို ပုံမှန်အားဖြင့် ရာခိုင်နှုန်းတစ်ခုအဖြစ် ဖော်ပြပြီး သင်၏နမူနာအရွယ်အစားနှင့် သင့်လူဦးရေအတွက် ကွဲပြားမှုအဆင့်အလိုက် ဆုံးဖြတ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ စစ်တမ်းတစ်ခုအတွက် အမှားအနားသတ်သည် အပေါင်း သို့မဟုတ် အနုတ် 3% ဆိုပါစို့။ ထိုအခြေအနေမျိုးတွင်၊ သင်သည် စစ်တမ်းကို အကြိမ်များစွာ ပြုလုပ်မည်ဆိုပါက၊ အချိန်၏ 95% သည် ယုံကြည်စိတ်ချရသည့်ကြားကာလအတွင်း (နမူနာဆိုလိုရင်း အပေါင်း သို့မဟုတ် အမှားအနုတ်) တွင် ကျဆင်းသွားမည်ဖြစ်သည်။

ထို့ကြောင့် အချုပ်အားဖြင့်ဆိုရသော် ယုံကြည်မှုအဆင့်သည် သင်၏နမူနာသည် လူဦးရေကို တိကျစွာကိုယ်စားပြုကြောင်း သင်မည်မျှယုံကြည်ကြောင်း အတိုင်းအတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ အမှားအနားသတ်သည် သင့်စစ်တမ်းရလဒ်များသည် အမှန်တကယ်လူဦးရေတန်ဖိုးနှင့် မည်မျှကွာခြားနိုင်သည်ကို တိုင်းတာသည်။

Standard Deviation သည် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။

စံသွေဖည်မှုသည် ဒေတာအစုတစ်ခု၏ ပြန့်ပွားမှု သို့မဟုတ် ပျံ့နှံ့မှုကို တိုင်းတာသည်။ ၎င်းသည် ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိ တစ်ဦးချင်းတန်ဖိုးများသည် ဒေတာအတွဲ၏ပျမ်းမျှနှင့် မည်မျှကွာခြားသည်ကို ပြောပြသည်။ စစ်တမ်းတစ်ခုအတွက် အနည်းဆုံးနမူနာအရွယ်အစားကို တွက်ချက်သည့်အခါ၊ စံသွေဖည်မှုသည် သင့်နမူနာတွင် သင်မည်မျှတိကျကြောင်း ဆုံးဖြတ်ရန် ကူညီပေးသောကြောင့် ၎င်းသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။

စံသွေဖည်မှု သေးငယ်ပါက၊ လူဦးရေရှိ တန်ဖိုးများသည် ပျမ်းမျှနှင့် နီးစပ်သောကြောင့် ဆိုလိုရင်းကို ခန့်မှန်းရန် ကြီးမားသော နမူနာအရွယ်အစားကို မလိုအပ်ပါ။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ စံသွေဖည်မှု ကြီးမားပါက၊ လူဦးရေရှိတန်ဖိုးများ ပိုမိုကွဲပြားသွားသည့်အတွက်ကြောင့် ပျမ်းမျှအား ခန့်မှန်းချက်ကောင်းကောင်းရရန် သင်သည် ပိုကြီးသောနမူနာအရွယ်အစား လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။

ယေဘူယျအားဖြင့်၊ စံသွေဖည်မှုပိုကြီးလေ၊ တိကျမှုအဆင့်ကိုရရှိရန် နမူနာအရွယ်အစားပိုကြီးလေဖြစ်သည်။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ပိုမိုကြီးမားသောစံသွေဖည်မှုတစ်ခုက လူဦးရေသည် ပိုမိုပြောင်းလဲနိုင်သည်ဟု ညွှန်ပြသောကြောင့်၊ ထို့ကြောင့် လူဦးရေ၏ဆိုလိုရင်းကို တိကျစွာခန့်မှန်းရန် ပိုမိုကြီးမားသောနမူနာတစ်ခု လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။

အနည်းဆုံးနမူနာအရွယ်အစားကိုဆုံးဖြတ်ရန်အတွက်ဖော်မြူလာ

ပေးထားသောလူဦးရေအတွက် လိုအပ်သော အနည်းဆုံးနမူနာအရွယ်အစားကို ဆုံးဖြတ်ရန် ဖော်မြူလာမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။

S ကို \ \ frac {\ frac {z ^ 2 \ ကြိမ် p \ left (1-p \ right)} {အီး ^ 2}} {1+ \ left (\ frac {z ^ 2 \ ကြိမ် p p \ ညာ)} {အီး ^ 1N} \ ညာဘက်)}

အဘယ်မှာ:

  • S = နိမ့်ကျတဲ့နမူနာအရွယ်အစားကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်တယ်။
  • N = စုစုပေါင်း လူဦးရေ အရွယ်အစား။ ဤသည်မှာ သင်အကဲဖြတ်လိုသော အပိုင်း သို့မဟုတ် လူဦးရေ၏ အရွယ်အစားဖြစ်သည်။
  • e = အမှား၏အနားသတ်။ လူဦးရေကို နမူနာယူသောအခါ၊ အမှားအယွင်းတစ်ခုရှိလိမ့်မည်။
  • z = လူဦးရေက သတ်မှတ်ထားတဲ့ အပိုင်းအခြားတစ်ခုအတွင်း အဖြေတစ်ခုကို ရွေးမယ်ဆိုတာကို သင် ဘယ်လောက်ယုံကြည်နိုင်မလဲ။ ယုံကြည်မှုရာခိုင်နှုန်းသည် z-ရမှတ်သို့ ဘာသာပြန်သည်၊ ပေးထားသော အချိုးအစား စံသွေဖည်မှု အရေအတွက်သည် ပျမ်းမျှနှင့် ဝေးသည်။
  • p = စံသွေဖည် (ဤကိစ္စတွင် 0.5%) ။

Douglas Karr

Douglas Karr CMO သည် အဖွင့်အမြင်များ တည်ထောင်သူ Martech Zone. Douglas သည် ဒါဇင်ပေါင်းများစွာသော အောင်မြင်သော MarTech startup များကို ကူညီပေးခဲ့ပြီး Martech ဝယ်ယူမှုများနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများတွင် ကန်ဒေါ်လာ 5 ဘီလီယံကျော် လုံ့လစိုက်ထုတ်ကာ ကူညီပေးခဲ့ကာ ကုမ္ပဏီများအား ၎င်းတို့၏ အရောင်းနှင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများကို အလိုအလျောက်အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် ဆက်လက်ကူညီပေးနေပါသည်။ Douglas သည် နိုင်ငံတကာအသိအမှတ်ပြု ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့် MarTech ကျွမ်းကျင်သူနှင့် စပီကာဖြစ်သည်။ Douglas သည် Dummie's Guide နှင့် Business Leadership စာအုပ်ကို ရေးသားထုတ်ဝေသူလည်းဖြစ်သည်။

Related ဆောင်းပါးများ

နောက်ကျောထိပ်တန်း button ကိုမှ
ပိတ်

Adblock ကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။

Martech Zone ကျွန်ုပ်တို့သည် ကြော်ငြာဝင်ငွေ၊ တွဲဖက်လင့်ခ်များနှင့် ပံ့ပိုးကူညီမှုများမှတစ်ဆင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ဝဘ်ဆိုက်ကို ငွေရှာနိုင်သောကြောင့် ဤအကြောင်းအရာကို သင့်အား အခမဲ့ပေးစွမ်းနိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ဆိုက်ကို သင်ကြည့်ရှုနေစဉ်တွင် သင့်ကြော်ငြာပိတ်ဆို့ခြင်းကို ဖယ်ရှားမည်ဆိုပါက ကျွန်ုပ်တို့ ကျေးဇူးတင်ပါသည်။