The sample is the section of the wi

The sample is the section of the wider population that will be engaged in the survey and sampling is the process of identifying who you will aim to contact from that population. The word ‘population’ is used to describe the target group, and while this may be the national population as a whole, it may also be a smaller group such as lone parents, or business members of a Chambers of Commerce in a particular location. Detailed consideration of sampling needs to be made to ensure the validity of your results, and the following issues need consideration:

Who is the respondent?
The first thing you need to understand is who your respondent is going to be. This is the person that will provide the data you are asking for. If the survey is distributed amongst households, who in particular will be filling in the survey? Do you want to specify who the survey is to be completed by? And do you understand why you are specifying this person? The same is true when surveying organisations or groups. A survey will have much greater success if it is directed to the right respondent. Identifying the person best suited to completing a survey will help to increase the response rate and generate more accurate data.

What is your sampling frame?
A sampling frame is a list of members of a population from which members of a sample are then selected. A sampling frame needs to be accurate, complete, up-to-date and relevant to the purposes of the survey for which it is to be used. Once you have an established sampling frame, depending on its size you may need to adopt a sampling technique to extract your final sample. For example random sampling, simple random sampling or stratified sampling (see further reading for more details on sampling techniques).

Are response rates likely to be a problem?
With any survey, you need to look at the profile of the people who did responded and satisfy yourself that they are about the same as the people who didn’t respond – and also, that they’re about the same as the overall population that you’re sampling. If you send out a survey to a population, which is 50% male, and 50% female, but your responses are 80% from females then your findings will not represent your target population. Response rates can be low for surveys, under 20% for a postal survey is not uncommon. However, all the considerations in this section can help to improve your response rate.

Statistical significance: Understanding your population, sample size, and response rates are important for calculating interval and confidence levels, which are vital in determining how many people you need to interview in order to get results that reflect the target population as precisely as needed. You can use online calculators to establish this type of information, but it is important to understand the terms and the reasons for doing this (see section on statistical analysis for more detail).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตัวอย่างเป็นประชากรกว้างที่จะหมั้นในการสำรวจและสุ่มตัวอย่างเป็นการระบุที่คุณจะจุดมุ่งหมายเพื่อติดต่อจากประชากรที่ คำว่า "ประชากร" จะใช้ในการอธิบายกลุ่มเป้าหมาย และในขณะนี้อาจมีประชากรแห่งชาติทั้งหมด มันอาจจะเป็นกลุ่มขนาดเล็กเช่นผู้ปกครองเกาะโหลน หรือสมาชิกธุรกิจหอการค้าในสถานที่เฉพาะ พิจารณารายละเอียดของการสุ่มตัวอย่างต้องทำให้ถูกต้องของผลลัพธ์ของคุณ และประเด็นต่อไปนี้ต้องพิจารณา:ผู้ตอบคือใคร สิ่งแรกที่ต้องเข้าใจคือที่ ตอบของคุณเป็นไปได้ บุคคลที่จะให้ข้อมูลที่คุณกำลังถามหาอยู่ ถ้ากระจายการสำรวจหมู่บ้านเรือน ที่จะสามารถกรอกข้อมูลในแบบสำรวจโดยเฉพาะ คุณต้องระบุผู้สำรวจจะแล้วเสร็จ และคุณเข้าใจว่าทำไมคุณกำลังระบุบุคคลนี้ เหมือนกันเป็นจริงเมื่อมีการสำรวจองค์กรหรือกลุ่ม การสำรวจจะมีความสำเร็จสูงมากถ้ามันเป็นผู้กำกับการผู้ตอบขวา ระบุบุคคลที่เหมาะสมที่สุดเพื่อกรอกแบบสำรวจจะช่วยเพิ่มอัตราการตอบสนอง และสร้างข้อมูลที่ถูกต้องมากขึ้นกรอบการสุ่มตัวอย่างของคุณคืออะไร กรอบการสุ่มตัวอย่างสมาชิกของประชากรจากที่สมาชิกของตัวอย่างแล้วเลือกรายการได้ กรอบการสุ่มตัวอย่างต้องถูกต้อง สมบูรณ์ ทันสมัย และเกี่ยวข้องกับวัตถุประสงค์ของการสำรวจที่จะใช้ เมื่อคุณมีกรอบการสุ่มตัวอย่างขึ้น ขนาดใหญ่คุณอาจต้องใช้เทคนิคสุ่มตัวอย่างการแยกตัวอย่างสุดท้ายของคุณ สุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม สุ่มตัวอย่างแบบสุ่มอย่างง่าย หรือสุ่ม stratified (ดูเพิ่มเติมอ่านรายละเอียดเพิ่มเติมในเทคนิคการสุ่มตัวอย่าง) อัตราการตอบสนองมีแนวโน้มจะ มีปัญหา มีการสำรวจ คุณต้องการดูโพรไฟล์ของผู้ที่ไม่ตอบสนอง และตรงกับตัวเองว่า พวกเขาเป็นเหมือนคนที่ไม่ได้ตอบ – และยัง ที่พวกเขากำลังเหมือนกับประชากรโดยรวมที่คุณต้องการสุ่มตัวอย่าง ถ้าคุณส่งออกการสำรวจประชากร ซึ่งเป็นเพศชาย 50% และ 50% หญิง แต่คำตอบของคุณเป็น 80% จากหญิง แล้วคุณพบจะไม่เป็นตัวแทนของประชากรเป้าหมาย ราคาตอบสนองสามารถสำรวจต่ำ ต่ำกว่า 20% ในการสำรวจทางไปรษณีย์ไม่ใช่เรื่องแปลก อย่างไรก็ตาม ข้อควรพิจารณาในส่วนนี้สามารถช่วยในการปรับปรุงอัตราการตอบสนองของคุณนัยสำคัญทางสถิติ: การศึกษาประชากรของคุณ จิ๋ว และอัตราการตอบสนองมีความสำคัญสำหรับการคำนวณช่วงเวลา และระดับความเชื่อมั่น ซึ่งมีความสำคัญในการกำหนดจำนวนคนที่คุณต้องการสัมภาษณ์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่สะท้อนถึงประชากรเป้าหมายอย่างแม่นยำตามที่ต้องการ คุณสามารถใช้เครื่องคิดเลขออนไลน์เพื่อสร้างข้อมูลชนิดนี้ แต่ก็ควรทำความเข้าใจเงื่อนไขและเหตุผลทำเช่นนี้ (ดูส่วนที่เกี่ยวกับการวิเคราะห์ทางสถิติเพิ่มเติม)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวอย่างส่วนของประชากรที่กว้างขึ้นจะมีส่วนร่วมในการสำรวจและการสุ่มตัวอย่าง กระบวนการของการระบุที่คุณจะมุ่งที่จะติดต่อจากประชากร คำว่า ' คน ' ถูกใช้เพื่ออธิบายถึงกลุ่มลูกค้าเป้าหมาย และในขณะนี้อาจจะมีประชากรของชาติโดยรวม มันอาจจะกลุ่มเล็ก เช่น พ่อแม่คนเดียวหรือธุรกิจที่เป็นสมาชิกของหอการค้าในสถานที่เฉพาะ การพิจารณารายละเอียดของตัวอย่างจะต้องให้แน่ใจว่ามีความถูกต้องของผลลัพธ์ของคุณ และต้องพิจารณาประเด็นต่อไปนี้ :

ใครจะเป็นผู้ถูกกล่าวหา ?
สิ่งแรกที่คุณต้องเข้าใจคือใครตอบแบบสอบถามของคุณจะเป็น นี้คือคนที่จะให้ข้อมูลที่คุณขอถ้าแบบสอบถามมีการกระจายในหมู่ครอบครัวที่เฉพาะจะต้องกรอกข้อมูลในแบบสำรวจ คุณต้องการที่จะระบุว่า การสำรวจจะแล้วเสร็จโดย ? และคุณเข้าใจเหตุผลที่คุณจะระบุบุคคลนี้ เดียวกันเป็นจริงเมื่อการสำรวจองค์กรหรือกลุ่ม การสำรวจจะประสบความสำเร็จมากขึ้นถ้ามันเป็นผู้กํากับผู้ตอบถูกการระบุบุคคลที่เหมาะสมที่สุดที่จะเสร็จสิ้นการสำรวจจะช่วยเพิ่มอัตราการตอบสนองและสร้างข้อมูลที่ถูกต้องมากขึ้น

อะไรตัวอย่างกรอบของคุณ
a กรอบตัวอย่างคือรายชื่อของสมาชิกของประชากรที่สมาชิกของตัวอย่างแล้วเลือก กรอบของตัวอย่างจะต้องถูกต้อง สมบูรณ์ ทันสมัย และสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ของการสำรวจ ซึ่งมันก็คือการใช้เมื่อคุณมีการจัดตั้งกรอบการสุ่มตัวอย่างขึ้นอยู่กับขนาดของมัน คุณอาจต้องใช้เทคนิคการสุ่มตัวอย่างเพื่อสกัดตัวอย่างสุดท้ายของคุณ ตัวอย่าง การสุ่มตัวอย่าง แบบง่าย ( Simple Random Sampling ) โดยใช้การสุ่มตัวอย่างแบบชั้นภูมิ ( เห็นหรืออ่านเพิ่มเติมเพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับเทคนิคการสุ่มตัวอย่าง

มีอัตราการตอบสนองจะเป็นปัญหามั้ย
มีการสำรวจคุณต้องดูรายละเอียดของคนที่ไม่ได้ตอบและตอบสนองด้วยตัวคุณเองว่า จะพอๆ กับคนที่ไม่ตอบสนอง ) และยังที่พวกเขากำลังเหมือนกับรวมประชากรที่คุณคน ถ้าคุณส่งออกสำรวจประชากรซึ่งเป็น 50% และ 50% หญิง , ชายแต่การตอบสนองของคุณเป็น 80% จากผู้หญิงแล้วการค้นพบของคุณจะไม่ได้เป็นตัวแทนของกลุ่มเป้าหมายของคุณ อัตราการตอบสนองสามารถต่ำสำหรับการสำรวจ ภายใต้ 20 % สำหรับการสำรวจไปรษณีย์ไม่พิสดาร อย่างไรก็ตาม การพิจารณาทั้งหมดในส่วนนี้สามารถช่วยปรับปรุงอัตราการตอบสนองของคุณ .

ทางสถิติ : ความเข้าใจประชากร ขนาดของตัวอย่างและอัตราการตอบสนองเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการคำนวณช่วงเวลาและระดับความเชื่อมั่น ซึ่งมีความสำคัญในการกำหนดว่าหลายคนที่คุณต้องการสัมภาษณ์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แสดงถึงประชากรเป้าหมายตามที่ต้องการ คุณสามารถใช้เครื่องคิดเลขออนไลน์เพื่อสร้างชนิดของข้อมูลนี้แต่มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะเข้าใจเงื่อนไขและเหตุผลที่ทำแบบนี้ ( ดูในส่วนการวิเคราะห์ทางสถิติ สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม )