您的調查結果是否能完美反映您所要研究的母體?大概沒辦法。
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確定誤差範圍,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。
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誤差範圍又稱為信賴區間,它會告訴您調查結果有多大程度能反映整個母體的觀點。別忘了,問卷調查其實是一項平衡的措施,因為要用一個小群體 (也就是您問卷調查的受訪者) 來代表整個大群體 (也就是 目標市場 或總母體。)
您可以把誤差範圍想像成衡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,表示越偏離總母體的觀點。
如同其名,誤差範圍是實際調查結果上下的一個範圍值。例如,若有 60% 的人回覆「是」,且誤差範圍為 5%,就表示整個母體當中有 55% 到 65% 的人會回答「是」。
n = 樣本大小 • σ = 母體標準差 • z = z 分數
期望的信心水準 | z 分數 |
80% | 1.28 |
85% | 1.44 |
90% | 1.65 |
95% | 1.96 |
99% | 2.58 |
讓我們看看範例中所用的誤差範圍公式。
假設您為 新產品 想出了 A 及 B 兩個名稱,而您的目標市場含有 400,000 位潛在客戶。這就是您的 總母體。
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。
若要精準計算樣本大小,請參閱我們的 樣本大小計算工具。
調查結果出爐後,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 信心水準 。
這個數字表示您對於樣本能準確反映總母體的態度有多大的信心。研究人員通常會將其設為 90%、95% 或 99%。(信心水準與信賴區間不同,信賴區間其實只是誤差範圍的另一種說法)。
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。
如剛剛所提到,知道誤差範圍有助於瞭解您設定的 調查樣本大小 是否恰當。
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。
樣本大小計算工具 可協助您輕鬆判斷您需要多少人填寫您的調查問卷。
需要計算您的統計顯著性嗎?請參閱我們的 A/B 比較檢測計算器。
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。
如果需要更詳細的說明,歡迎參閱這篇文章: 如何準確預估母體。
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