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什麼是樣本量？
樣本量是統計學和市場研究中常用的術語。如果您要對大量的受訪者進行調查，您將不可避免地遇到這個詞。樣本量與對大量人羣進行研究的方法有關。
那麼，什麼是抽樣？為什麼樣本大小很重要？
當調查大量受訪者時，您是對整個羣體感興趣，但在實際操作中，不可能從每個人那裡一一獲取答案或結果。因此，透過隨機抽取個體樣本，以代表整個羣體。
樣本的大小，對於獲得準確、具有統計意義的結果，乃至研究的成功與否都至關重要。
- 如果樣本太小，其中可能包含不成比例的異常值，或異常個體。這將產生偏態數據，讓您無法客觀勾勒出整個羣體。
- 如果樣本太大，研究將變得很複雜、代價昂貴，且執行起來耗時費力。雖然結果可能更準確，但成本與收益未必成正比。
如果您已計算出變量，您可使用樣本量計算器快速算出正確的樣本量。
如果您想從頭開始，為市場研究確定適當的樣本量，請讓我們引導您完成相關步驟。
學習如何確定樣本量
要想選對樣本量，需要考慮影響研究的若干因素，並對涉及的統計資料有基本的瞭解。只要使用樣本量公式，將所有的數值放在一起，您便可自信地開始抽樣，因為調查的統計結果大概率是準確的。
以下步驟適用於為連續數據確定樣本量——即以數字方式計數的數據。 它不適用於分類數據——如綠色、藍色、男性和女性等類別。
階段1：考慮樣本大小變量
計算樣本量之前，先要確定目標人羣的相關參數，及您需要的準確度：
1.人口數量
您總共需要調查多少人？要弄清這一點，您需要明確哪些人適合參與您的調查。例如，如果您想瞭解養狗的主人，樣本就要包括至少養過一隻狗的羣體。根據研究目標，可包括或排除以往養過狗的人。即使無法計算出確切的數字，也不必擔心。數字不明確，或僅可估算範圍的情況是很常見的。
2.誤差範圍（信賴區間）
錯誤是不可避免的——關鍵在於您允許多少錯誤。誤差範圍，即信賴區間，以平均數表示。您可設置樣本平均數與總體平均數之間允許的誤差。如果您曾在新聞上看過政治民意調查，您就會看到信賴區間及其表達方式，如「68%的選民同意提案Z，誤差範圍為+/-5%。」 。
3.信賴水準
這是一個單獨的步驟，與步驟2中的信賴區間相似。涉及您對實際均值在誤差範圍內的信賴程度。最常見的信賴區間的信賴水準有90%、95%和99%。
4.標準差
此步驟是估算各個受訪者的答復與平均值之間的差異程度。低標準差，意味著所有數值較接近平均值；高標準差，意味著數值分佈更離散，存在極小的和極大的異常數值。由於您尚未開始調查，因此，保守的標準差選擇是0.5，以此確保樣本量足夠大。
階段2：計算樣本量
您已透過步驟1到4獲得答案，現在，您可開始計算所需的樣本量。您可使用上方的在線樣本量計算器，或手算完成此步驟。
1.找到Z分數
接下來，需要將信賴水準轉換為Z分數。以下是最常見的信賴水準對應的Z分數：
- 90% – Z分數 = 1.645
- 95% – Z分數 = 1.96
- 99% – Z分數 = 2.576
如果您選擇其他信賴水準，請使用我們的Z分數表，查看相應的分數。
2.使用樣本量公式
將Z分數、標準差和誤差範圍輸入樣本量計算器中，或使用此樣本量公式自行計算：
該公式適用於人口數量未知，或人口數量極其龐大的調查。如果您的調查對象較少，您只需使用上方的樣本量計算器，或點擊此處。
真實操作起來是什麼樣的？
這是一個已算好的示例，假設信賴水準為95%、標準差為0.5，誤差範圍為+/-5%（信賴區間）。
((1.96)2 x .5(.5)) / (.05)2
(3.8416 x .25) / .0025
.9604 / .0025
384.16
需要訪問385個人
瞧！樣本量已經確定
樣本量結果故障排除
如果樣本量太大，無法管理，您可透過以下任一方式調整結果：
- 降低信賴水準
- 提高誤差範圍
這將增大樣本量出錯的概率，但會大大減少需要的受訪者數量。
繼續閱讀我們的市場研究指南