Ang pananaliksik na pang-agham ay madalas na umaasa sa mga survey na ipinamamahagi sa isang tukoy na sample ng populasyon. Kung nais mo ang sampol na kumatawan nang wasto sa kundisyon ng populasyon, tukuyin ang naaangkop na bilang ng mga sample. Upang makalkula ang kinakailangang bilang ng mga sample, dapat mong tukuyin ang ilang mga numero at ipasok ang mga ito sa naaangkop na formula.
Hakbang
Bahagi 1 ng 4: Pagtukoy sa Mga Pangunahing Numero
Hakbang 1. Alamin ang laki ng populasyon
Ang bilang ng populasyon ay ang kabuuang bilang ng mga tao na nakakatugon sa pamantayang demograpiko na iyong ginagamit. Para sa malalaking pag-aaral, maaari kang gumamit ng mga pagtatantya upang mapalitan ang eksaktong halaga.
- Ang kawastuhan ay may mas makabuluhang epekto kapag ang iyong pagtuon ay mas maliit. Halimbawa, kung nais mong magsagawa ng isang survey ng mga miyembro ng isang lokal na samahan o maliit na empleyado ng negosyo, ang bilang ng populasyon ay dapat na tumpak kung ang bilang ng mga tao ay nasa ilalim o halos labindalawang katao.
- Pinapayagan ng malalaking survey na mabagal sa mga bilang ng populasyon. Halimbawa, kung ang iyong pamantayan sa demograpiko ay ang lahat ng mga naninirahan sa Indonesia, maaari mong gamitin ang isang pagtatantya ng isang populasyon na 270 milyon, bagaman ang aktwal na bilang ay maaaring ilang daang libong mas mataas o mas mababa.
Hakbang 2. Tukuyin ang margin ng error
Ang margin ng error o "agwat ng kumpiyansa," ay ang dami ng error sa kinalabasan na nais mong tiisin.
- Ang margin of error ay isang porsyento na nagpapakita ng katumpakan ng mga resulta na nakukuha mo mula sa sample kung ihinahambing sa aktwal na mga resulta ng buong populasyon ng pag-aaral.
- Ang mas maliit na margin ng error, mas tumpak ang iyong sagot. Gayunpaman, ang sample na kailangan mo ay magiging mas malaki.
-
Kapag ipinakita ang mga resulta ng survey, ang margin ng error ay karaniwang kinakatawan bilang isang plus o minus na porsyento. Halimbawa: "35% ng mga mamamayan ay sumasang-ayon sa pagpipilian A, na may margin ng error na +/- 5%"
Sa halimbawang ito, ipinapahiwatig ng margin of error na kung ang buong populasyon ay tinanong ng parehong tanong, "naniniwala" ka na sa pagitan ng 30% (35 - 5) at 40% (35 + 5) ay sasang-ayon sa pagpipilian A
Hakbang 3. Tukuyin ang antas ng kumpiyansa
Ang konsepto ng antas ng kumpiyansa ay malapit na nauugnay sa agwat ng kumpiyansa (margin of error). Ipinapahiwatig ng bilang na ito kung gaano ka naniniwala sa kung gaano kahusay ang kumakatawan sa sample sa populasyon sa loob ng margin ng error.
- Kung pipiliin mo ang antas ng kumpiyansa ng 95%, sigurado kang 95% na ang mga resulta na nakukuha mo ay tumpak sa ibaba ng margin ng error.
- Ang isang mas mataas na antas ng kumpiyansa ay nagreresulta sa mas mataas na kawastuhan, ngunit kailangan mo ng mas malaking bilang ng mga sample. Ang karaniwang ginagamit na mga antas ng kumpiyansa ay 90%, 95%, at 99%.
- Ipagpalagay na gumagamit ka ng isang 95% na antas ng kumpiyansa para sa halimbawang nabanggit sa margin ng error na hakbang. Iyon ay, sigurado kang 95% na 30% hanggang 40% ng populasyon ang sasang-ayon sa pagpipilian A.
Hakbang 4. Tukuyin ang karaniwang paglihis
Ang karaniwang paglihis o karaniwang paglihis ay nagpapahiwatig kung magkano ang pagkakaiba-iba na inaasahan mo sa pagitan ng mga sagot ng mga respondente.
-
Ang mga matinding sagot ay karaniwang mas tumpak kaysa sa katamtamang mga sagot.
- Kung 99% ng mga respondente ang sumagot ng "Oo" at 1% lamang ang sumagot ng "Hindi," ang sample ay malamang na kumakatawan sa populasyon nang tumpak.
- Sa kabilang banda, kung 45% ang sumagot ng "Oo" at 55% ang sumagot ng "Hindi," mas malaki ang posibilidad ng isang error.
- Dahil ang halagang ito ay mahirap matukoy sa mga survey, karamihan sa mga mananaliksik ay gumagamit ng bilang na 0.5 (50%). Ito ang pinakapangit na senaryo ng porsyento. Tinitiyak ng figure na ito na ang laki ng sample ay sapat na malaki upang tumpak na kumatawan sa populasyon sa loob ng mga limitasyon ng agwat ng kumpiyansa at antas ng kumpiyansa.
Hakbang 5. Kalkulahin ang Z-score o z-score
Ang Z-score ay isang pare-pareho na halaga na awtomatikong natutukoy batay sa antas ng kumpiyansa. Ang bilang na ito ay ang "karaniwang normal na iskor," o ang bilang ng mga karaniwang paglihis (karaniwang distansya) sa pagitan ng sagot ng tumutugon at ibig sabihin ng populasyon.
- Maaari mong kalkulahin ang iyong z-iskor nang manu-mano, gumamit ng isang online calculator, o hanapin ito gamit ang talahanayan ng z-iskor. Ang mga pamamaraang ito ay medyo kumplikado.
-
Dahil maraming mga karaniwang ginagamit na antas ng kumpiyansa, natatandaan lamang ng karamihan sa mga mananaliksik ang mga marka ng z para sa pinaka madalas na ginagamit na mga antas ng kumpiyansa:
- 80% antas ng kumpiyansa => z iskor 1, 28
- 85% antas ng kumpiyansa => z iskor 1, 44
- 90% antas ng kumpiyansa => z iskor 1, 65
- 95% antas ng kumpiyansa => z iskor 1, 96
- 99% antas ng kumpiyansa => z iskor 2.58
Bahagi 2 ng 4: Paggamit ng Pamantayang Mga Formula
Hakbang 1. Tingnan ang equation
Kung mayroon kang isang maliit hanggang katamtamang sukat na populasyon at lahat ng mga pangunahing numero ay kilala, gumamit ng isang karaniwang pormula. Ang karaniwang formula para sa pagtukoy ng laki ng sample ay:
-
Bilang ng mga sample = [z2 * p (1-p)] / e2 / 1 + [z2 * p (1-p)] / e2 * N]
- N = populasyon
- z = iskor z
- e = margin ng error
- p = karaniwang paglihis
Hakbang 2. Ipasok ang mga numero
Palitan ang variable na notasyon ng bilang ng tukoy na survey na iyong ginawa.
- Halimbawa: Tukuyin ang perpektong laki ng sample para sa populasyon ng 425 katao. Gumamit ng isang 99% na antas ng kumpiyansa, 50% karaniwang paglihis, at 5% na error ng error.
- Para sa antas ng kumpiyansa na 99%, ang z-iskor ay 2.58.
-
Ibig sabihin:
- N = 425
- z = 2.58
- e = 0.05
- p = 0.5
Hakbang 3. Kalkulahin
Malutas ang equation gamit ang mga numero. Ang resulta ay ang bilang ng mga sample na kailangan mo.
- Halimbawa: Bilang ng mga sample = [z2 * p (1-p)] / e2 / 1 + [z2 * p (1-p)] / e2 * N ]
- = [2, 582 * 0, 5(1-0, 5)] / 0, 052 / 1 + [2, 582 * 0, 5(1-0, 5)] / 0, 052 * 425 ]
- = [6, 6564 * 0, 25] / 0.0025 / 1 + [6, 6564 * 0, 25] / 1, 0625 ]
- = 665 / 2, 5663
- = 259, 39 (pangwakas na sagot)
Bahagi 3 ng 4: Lumilikha ng Mga Formula para sa Hindi Kilalang o Napaka Malaking Populasyon
Hakbang 1. Tingnan ang formula
Kung mayroon kang isang napakalaking populasyon o isang populasyon na ang bilang ng mga kasapi ay hindi kilala, dapat mong gamitin ang pangalawang pormula. Kung ang iba pang mga pangunahing numero ay kilala, gamitin ang equation:
-
Bilang ng mga sample = [z2 * p (1-p)] / e2
- z = iskor z
- e = margin ng error
- p = karaniwang paglihis
- Ang equation na ito ay bahagi lamang sa bilang ng kumpletong pormula.
Hakbang 2. I-plug ang mga numero sa equation
Palitan ang variable na notasyon ng bilang na ginamit mo para sa survey.
- Halimbawa: Tukuyin ang laki ng sample para sa isang hindi kilalang populasyon na may antas ng kumpiyansa na 90%, 50% karaniwang paglihis, at isang 3% margin ng error.
- Para sa antas ng kumpiyansa na 90%, ang ginamit na z-score ay 1.65.
-
Ibig sabihin:
- z = 1.65
- e = 0.03
- p = 0.5
Hakbang 3. Kalkulahin
Matapos isaksak ang mga numero sa formula, lutasin ang equation. Ang pangwakas na sagot ay ang bilang ng mga sample na kinakailangan.
- Halimbawa: Bilang ng mga sample = [z2 * p (1-p)] / e2
- = [1, 652 * 0, 5(1-0, 5)] / 0, 032
- = [2, 7225 * 0, 25] / 0, 0009
- = 0, 6806 / 0, 0009
- = 756, 22 (pangwakas na sagot)
Bahagi 4 ng 4: Ika-apat na Bahagi: Gamit ang Slovin. Pormula
Hakbang 1. Tingnan ang formula
Ang formula na Slovin ay isang pangkalahatang equation na maaaring magamit upang matantya ang isang populasyon kapag ang character ng populasyon ay hindi kilala. Ang ginamit na pormula ay:
-
Bilang ng mga sample = N / (1 + N * e2)
- N = populasyon
- e = margin ng error
- Tandaan na ito ang hindi gaanong tumpak na pormula kaya hindi ito perpekto. Gamitin lamang ang pormulang ito kung hindi mo mawari ang pamantayan ng paglihis at antas ng kumpiyansa upang hindi mo rin matukoy ang z-score.
Hakbang 2. Ipasok ang mga numero
Palitan ang notasyon ng bawat variable ng isang tiyak na survey na numero.
- Halimbawa: Kalkulahin ang laki ng sample para sa isang populasyon ng 240 na may isang margin ng error ng 4%.
-
Ibig sabihin:
- N = 240
- e = 0.04
Hakbang 3. Kalkulahin
Malutas ang mga equation gamit ang mga bilang na tukoy sa iyong survey. Ang pangwakas na sagot ay ang bilang ng mga sample na kailangan mo.
-
Halimbawa: Bilang ng mga sample = N / (1 + N * e2)
- = 240 / (1 + 240 * 0, 042)
- = 240 / (1 + 240 * 0, 0016)
- = 240 / (1 + 0, 384)
- = 240 / (1, 384)
- = 173, 41 (pangwakas na sagot)
