Опросы проводятся для того, чтобы больше узнать о людях: об их мнении, поведении, впечатлениях и т. д. Но как узнать, отражают ли ответы респондентов мнение всей совокупности? Для этого необходимо определить правильный размер выборки.

Что такое размер выборки для опроса?

Размер выборки — это количество количество участников вашего опроса, которые прошли его полностью. Идеальный размер выборки зависит от общего количества человек, составляющих вашу целевую аудиторию.

При этом важно понимать, что размер выборки — это лишь один из факторов, влияющих на точность и статистическую значимость результатов опроса.

Почему важно определить правильный размер выборки?

Проводя опрос своей целевой аудитории или демографическое исследование, вы просто не сможете получить ответы от каждого человека. Даже если бы это было возможно, это потребовало бы значительных вложений и времени.

Определив размер выборки для получения статистически значимых результатов, то есть количество респондентов, которых вам нужно опросить, вам не придется отправлять опрос всей аудитории.

Если вы не учтете размер выборки перед отправкой опроса, то это нужно будет сделать после, чтобы правильно проанализировать данные опроса с учетом статистической значимости ответов.

Важность размера выборки зависит от целевой аудитории и типа опроса. Например, если вы проводите медицинское исследование или исследование рынка, для того чтобы сделать точные выводы, важно получить репрезентативные ответы. Если же вы опрашиваете сотрудников, то вам, скорее, стоит обратить внимание на процентную долю ответивших, вовлеченность и отдельные отзывы.

В чем разница между размером выборки, процентной долей ответивших и коэффициентом завершения?

Прежде чем понять, как рассчитать правильный размер выборки, важно разобраться в следующих понятиях.

Размер выборки — это количество респондентов, которым вы отправили опрос.
Процентная доля ответивших — это процент респондентов, прошедших ваш опрос.
Коэффициент завершения — это процент респондентов, которые полностью прошли ваш опрос и отправили ответы.

Предположим, вы отправили опрос 1000 человек. Если 400 респондентов откроют опрос, ваша процентная доля ответивших составит 40 %. В большинстве случаев не все, кто открывают опрос, проходят его до конца. Если 400 человек откроют опрос, но только 200 из них пройдут его полностью, ваш коэффициент завершения будет равен 50 %.

Процентная доля ответивших и коэффициент завершения не влияют на размер выборки напрямую, однако эти переменные важно учитывать при определении размера выборки.

Причина в том, что при определении размера выборки нужно помнить, что не все респонденты, которым вы отправите опрос, пройдут его до конца, что может повлиять на статистическую значимость результатов.

Как определить размер выборки для опроса (с примерами)

Предположим, что вы хотите протестировать идею нового продукта. Вам известны приблизительный возраст и доход вашей целевой аудитории. Вы также знаете, что ваши потенциальные респонденты живут в крупных городах или рядом с ними. Эта группа — ваша совокупность, целевая аудитория, мнение которой вы хотите узнать.

Таким образом, совокупность — общее количество человек, которых вы хотите опросить. Например, эта совокупность равна 10 миллионам человек.

Далее, вам необходимо определить погрешность. Погрешность показывает, насколько можно ожидать, что результаты вашего опроса отражают мнение всей выбранной совокупности.

Как правило, для таких исследований устанавливается погрешность в 5 %. То есть, учитывается отклонение от результата на 5 % в обе стороны.

Например, если 60 % респондентов, прошедших ваш опрос, указали, что они купили бы ваш новый продукт, это значит, что при погрешности в 5 % реальное количество человек, готовых купить ваш новый продукт, составит от 55 до 65 %.

Наконец, необходимо определить уровень достоверности. Это вероятность, с которой вы получите те же самые результаты при отправке опроса другой выборке из целевой совокупности.

Вернемся к нашему примеру. Вы отправили опрос тысяче человек. Учитывая погрешность, вы подсчитали, что 55–65 % человек купили бы ваш новый продукт. Насколько вы уверены в точности этого результата?

Вы выбираете стандартный уровень достоверности в 95 %. То есть, многократно проведя тот же опрос на других выборках из тысячи человек, в 95 % случаев вы получите те же результаты.

Расчет размера выборки

Определив совокупность, погрешность и уровень достоверности, вы наконец можете перейти к расчету размера выборки. Напомним еще раз, размер выборки — это количество участников вашего опроса, которые прошли его полностью. Для расчета размера выборки вы можете воспользоваться нашим калькулятором или следующей формулой.

N = совокупность;
e = погрешность (процент в виде десятичной дроби);
z = z-показатель * (количество стандартных отклонений от среднего значения).

* Для уровня достоверности в 95 % z-показатель равен 1,96.

Если подставить наши значения в эту формулу (совокупность равна 10 000 000, погрешность — 5 % (0,05), уровень достоверности — 95 % (т. е. z-показатель равен 1,96)), то размер выборки будет равен 385. Но этого еще не все.

Теперь вам нужен надежный способ проведения случайной выборки респондентов. Узнайте, как создать случайную выборку в таблице Excel, чтобы подобрать респондентов с учетом принципов случайной выборки.

Какой размер выборки считается хорошим для исследования?

В целом, чем больше выборка, тем выше шансы получить статистически значимые результаты. Однако важность размера выборки зависит от следующих переменных.

Тип проводимого опроса. Предположим, вы решили провести исследование в другой стране, чтобы понять, насколько там ваш продукт будет востребован. Поскольку от результатов опроса будет зависеть принятие важного для вашего бизнеса решения, важно рассчитать размер выборки с минимальной погрешностью. Однако, если вы хотите собрать качественные отзывы у 20 человек, которые посетили ваше мероприятие, скорее всего, вы уделите больше внимания пяти продуманным ответам, нежели общей статистической значимости результатов.

Вариативность совокупности. Речь идет о демографических признаках вашей целевой аудитории: пол, возраст, этническая принадлежность, место жительства, семейное положение, уровень образования и т. д. Если эти признаки более или менее одинаковы, то вам не потребуется большое количество ответов. Если же эти признаки сильно отличаются в вашей целевой аудитории, то вам потребуется опросить больше людей для получения репрезентативных результатов.

Принимаемые решения. Если вы собираетесь принимать решения на основе данных опроса, то, очевидно, большее количество информации может оказаться полезным. Но и это еще не все. Вспомните цель своего исследования. Если вам нужны отзывы или идеи, которые помогут внести небольшие изменения в процессы или продукты, то вам будет достаточно и меньшего числа ответов. Если же от результатов опроса зависит важное стратегическое решение, внедрение которого потребует дополнительных ресурсов, лучше собрать больше ответов для подтверждения точности данных.

Определение минимального размера выборки для опроса

Хотите быстро определить, сколько человек вам нужно опросить? Воспользуйтесь таблицей ниже. Вам нужно лишь знать количество человек в вашей целевой аудитории и погрешность (3–10 %).

Population	±3 %	±5 %	±10 %
500	345	220	80
1000	525	285	90
3000	810	350	100
5000	910	370	100
10,000	1000	385	100
100,000	1100	400	100
1 000 000	1100	400	100
10 000 000	1100	400	100

* Процентные значения указывают погрешность в 3 %, 5 % и 10 % соответственно.

Например, если вы проводите медицинское исследование, то вам лучше выбрать погрешность в 3 %. Если же вы проводите опрос для оценки удовлетворенности клиентов, вам может подойти более высокая погрешность, например 10 %.

Разные типы выборки

При определении размера выборки очень важно учесть тип выборки. Это способ получения репрезентативной выборки для опроса.

Правильно спланировав выборку, вы сократите количество систематических ошибок, то есть случаев, когда выборка неточно отражает целевую совокупность. Вот краткий обзор разных типов выборки.

Вероятностная выборка

Вероятностная выборка дает всем представителям целевой совокупности равные шансы быть выбранными.

Существует четыре основных варианта определения вероятностной выборки.

Простая случайная выборка — здесь можно использовать жеребьевку или генератор случайных чисел. Такой способ не всегда удобно использовать для крупной совокупности, но он отлично помогает избежать систематической ошибки.
Кластерная выборка предполагает разделение целевой совокупности на группы или подгруппы. Таким образом, вы случайным образом выбираете целый кластер и опрашиваете всех участников, которые в него входят. Если демографические признаки внутри кластеров слишком вариативны, такой способ может привести к возникновению систематической ошибки. Этот метод лучше всего подходит для совокупности, представители которой рассредоточены или удалены друг от друга.
Систематическая выборка — это когда каждому представителю совокупности присваивается определенный номер и далее отбирается каждый «n-ый» представитель (например, каждый 50-ый из пяти тысяч человек). Если в списке представителей совокупности есть систематические ошибки, это может стать проблемой, но в целом это довольно эффективный метод выборки.
Стратифицированная выборка предполагает разделение совокупности на страты (или группы), например по полу, доходу или месту жительства. Далее проводится случайная выборка в каждой страте. Такой подход позволяет отобрать представителей с разными демографическими показателями, но он требует больших трудозатрат и времени.

Детерминированная выборка

Детерминированная выборка — это выборка, при которой у всех представителей целевой совокупности разные шансы быть отобранными.

Такую выборку провести намного легче и быстрее, но результаты будут больше подвержены систематической ошибке. А значит, результаты могут быть ненадежными.

Существует пять основных вариантов детерминированной выборки.

Нерепрезентативная выборка: опрашивайте только тех респондентов, доступ к которым легко получить. Это самый легкий способ получить ответы, но при этом они необязательно будут отображать целевую совокупность.
Преднамеренная выборка: опрашивайте тех респондентов, которые помогут вам достичь поставленной цели исследования. Этот способ можно использовать для качественных исследований, для проведения которых вам не нужно много количественных данных.
Добровольная выборка: респонденты сами соглашаются пройти ваш опрос. Кто-то может быть больше заинтересован в прохождении вашего опроса, а значит, результаты могут содержать ошибки.
Выборка по методу снежного кома: вы просите респондентов, которым отправляете свой опрос, пригласить других принять участие. Так вы, скорее всего, получите больше ответов, но это могут быть ответы людей с одинаковыми демографическими признаками, не отражающими вашу целевую совокупность.
Выборка по квоте: разделите совокупность на категории, которые вас интересуют. Затем отберите по несколько человек из каждой категории. С помощью этого метода вы получите отзывы быстрее, но они могут быть необъективны.

Нужна помощь в определении размера выборки?

От рекомендаций экспертов по типам выборки до опроса целевой аудитории — SurveyMonkey Audience поможет вам быстро получить надежные результаты.

Подробнее

Готовы начать?

Бесплатная регистрация