誤差範圍計算器

何謂誤差範圍?這對您的調查問卷資料有何意義?

您的調查問卷結果是否會完全符合您要研究的群體?那倒不一定。

但是,您可以透過誤差範圍計算器,瞭解調查問卷結果多接近您想研究的群體。這項實用的工具可讓您知道填寫調查問卷的受訪者是否足以代表您想研究的群體,讓您對收集到的資料準確度有信心。

計算您的誤差範圍:

意見或行為能代表您樣本的人群總數。人口大小:
樣本準確地反映目標人群態度的機率。業界標準為 95%。信心指數 (%):
填寫您調查問卷的人數。樣本大小:
計算 誤差範圍:

調查問卷中的誤差範圍是什麼?

誤差範圍,也稱為信賴區間,會告訴您調查問卷結果能反應整個群體觀點的程度。調查問卷是一種平衡的行為,您會使用較小的群組 (也就是您的調查問卷受訪者) 來代表較大的群組 (也就是目標市場或總人口群體)。

您可以把誤差範圍想像成測量調查問卷有效性的一種方法。誤差範圍越小,表示您的結果越值得相信。誤差範圍越大,表示越偏離總人口群體的關點。

如同其名,誤差範圍是調查問卷調查中高於或低於實際結果的範圍值。例如,若有 60% 的回覆為「是」且誤差範圍是 5%,表示一般群體中有 55% 到 65% 的人會回答「是」。

讓我們看看範例中所用的誤差範圍公式。

如何計算調查問卷中的誤差範圍

假設您為新產品想出了 A 及 B 兩個名稱,且您的目標市場含有 400,000 位潛在客戶。這就是您的總人口群體

您決定發送 600 份調查問卷給潛在客戶。這就是您的樣本大小

當您得到結果時,有 60% 的受訪者喜歡名稱 A。這時您要在誤差範圍計算器中輸入一個信心層級

這個數字表示您對於樣本能反映總人口群體態度的準確度信心有多少。研究人員通常會將此數字設為 90%、95% 或 99%。(信心層級和信賴區間不同,信心層級只是誤差範圍的一個同義詞)。

請試著在上方的誤差範圍計算器中,輸入此範例中的數字。計算器會提供一個 4% 的誤差範圍

還記得有 60% 的受訪者選擇了名稱 A 嗎?這個誤差範圍表示,現在您知道總人口群體 (也就是您的目標市場) 中有 56% 到 64% 的人比較喜歡名稱 A,而這項結果的信心度是 95%。

我們將您樣本的回覆各加上及減去誤差範圍的 4%,得出了 56 及 64 這二個數字。

樣本大小如何影響誤差範圍

如我們所提到,知道您的誤差範圍可以幫助您瞭解調查問卷的樣本大小是否恰檔。

如果您的誤差範圍太大,請增加樣本數的大小,讓進行調查問卷群體數更符合總人口群體數。這表示您需要將調查問卷寄送給更多人。

樣本數量計算器可協助您輕鬆判斷需要有多人少填寫您的調查問卷。

SurveyMonkey Audience 可輕鬆將您的調查問卷寄送給較大的受訪者群組。選擇您想達到的特定人口數並寄送調查問卷。我們可提供數以百萬計的合格受訪者填寫您的調查問卷。

增加資料可靠性的 5 個步驟

現在您知道誤差範圍是如何計算的,也知道它會如何影響您的結果;現在我們來看看您需要遵循的步驟,以便在您的調查問卷設計中使用這些概念。

您也可以在如何估計人口數一文中找到更詳細的說明。

步驟 1:定義您的總人口群體
這是您想透過調查問卷研究的總人口群體,以之前範例來說就是 400,000 名的潛在客戶。

步驟 2:決定您所要的準確層級
您需要決定若結果與整個目標市場情勢不同,您願意承擔多少風險。這表示您必須衡量樣本的誤差範圍和信心層級。

步驟 3:定義樣本大小
平衡您希望取得的信心層級,以及可接受的誤差範圍;下一步就是決定您需要多少位受訪者。別忘了並非收到調查問卷的所有人都會回覆:您的樣本大小是您會取得的完成回覆數量。

步驟 4:計算您的回覆率

這是在收到調查問卷的人中實際回覆的受訪者百分比。做出有學術根據的猜測。若您是以隨機抽樣的方式取得樣本,保守的猜測為有 10% 到 15% 的受訪者會完成調查問卷。查看過去的調查問卷,看看平常的比率為何。

步驟 5:現在要設定要進行調查問卷的總人數
一旦在步驟 4 中知道了百分比,就會知道您需要寄出給多少人調查問卷,才能取得足夠的完成回覆。因此,瞭解您的誤差範圍 (以及所有相關的概念,包括樣本大小及信心層級) 在設計調查問卷的平衡行為上非常重要。能夠計算出誤差範圍就能讓您穩定地繼續進行下一步。

建立調查問卷