ម៉ាស៊ីនគិតលេខ៖ គណនាទំហំគំរូអប្បបរមានៃការស្ទង់មតិរបស់អ្នក
ការបង្កើតការស្ទង់មតិ និងធានាថាអ្នកមានការឆ្លើយតបត្រឹមត្រូវ ដែលអ្នកអាចផ្អែកលើការសម្រេចចិត្តអាជីវកម្មរបស់អ្នក ទាមទារជំនាញបន្តិច។ ជាដំបូង អ្នកត្រូវតែធានាថាសំណួររបស់អ្នកត្រូវបានសួរក្នុងលក្ខណៈដែលមិនលំអៀងទៅនឹងការឆ្លើយតប។ ទីពីរ អ្នកត្រូវតែធានាថា អ្នកស្ទង់មតិមនុស្សឱ្យបានគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីទទួលបានលទ្ធផលត្រឹមត្រូវតាមស្ថិតិ។
អ្នកមិនចាំបាច់សួរមនុស្សគ្រប់គ្នានោះទេ វានឹងប្រើកម្លាំងពលកម្ម និងថ្លៃណាស់។ ក្រុមហ៊ុនស្រាវជ្រាវទីផ្សារធ្វើការដើម្បីទទួលបានកម្រិតខ្ពស់នៃទំនុកចិត្ត និងកម្រិតទាបនៃកំហុសខណៈពេលដែលឈានដល់បរិមាណអប្បបរមានៃអ្នកទទួលចាំបាច់។ នេះត្រូវបានគេស្គាល់ថាជារបស់អ្នក។ ទំហំធម្មតា។ អ្នកគឺជាអ្នក គំរូ ភាគរយជាក់លាក់នៃចំនួនប្រជាជនសរុបដើម្បីទទួលបានលទ្ធផលដែលផ្តល់នូវកម្រិតនៃ ទំនុកចិត្ត ដើម្បីធ្វើឱ្យលទ្ធផលមានសុពលភាព។ ការប្រើប្រាស់រូបមន្តដែលត្រូវបានទទួលយកយ៉ាងទូលំទូលាយអ្នកអាចកំណត់បានថាត្រឹមត្រូវ ទំហំធម្មតា ដែលនឹងតំណាងឱ្យប្រជាជនទាំងមូល។
ប្រសិនបើអ្នកកំពុងអានវាតាមរយៈ RSS ឬអ៊ីមែល សូមចុចលើគេហទំព័រដើម្បីប្រើឧបករណ៍នេះ៖
តើគំរូមានដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេច?
ការយកគំរូតាមគឺជាដំណើរការនៃការជ្រើសរើសសំណុំរងនៃបុគ្គលពីចំនួនប្រជាជនកាន់តែច្រើន ដើម្បីធ្វើការសន្និដ្ឋានអំពីលក្ខណៈនៃចំនួនប្រជាជនទាំងមូល។ វាត្រូវបានគេប្រើជាញឹកញាប់នៅក្នុងការសិក្សាស្រាវជ្រាវ និងការស្ទង់មតិ ដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យ និងធ្វើការព្យាករណ៍អំពីចំនួនប្រជាជន។
វិធីសាស្រ្តផ្សេងគ្នាជាច្រើននៃការយកគំរូអាចត្រូវបានប្រើប្រាស់ រួមមាន:
- គំរូចៃដន្យសាមញ្ញ៖ នេះពាក់ព័ន្ធនឹងការជ្រើសរើសគំរូពីចំនួនប្រជាជនដោយប្រើវិធីសាស្ត្រចៃដន្យ ដូចជាការជ្រើសរើសឈ្មោះដោយចៃដន្យពីបញ្ជី ឬប្រើម៉ាស៊ីនបង្កើតលេខចៃដន្យ។ នេះធានាថាសមាជិកគ្រប់រូបនៃចំនួនប្រជាជនមានឱកាសស្មើគ្នាក្នុងការជ្រើសរើសសម្រាប់គំរូ។
- ការយកគំរូតាមកម្រិត ពាក់ព័ន្ធនឹងការបែងចែកចំនួនប្រជាជនទៅជាក្រុមរង (strata) ដោយផ្អែកលើលក្ខណៈជាក់លាក់ ហើយបន្ទាប់មកជ្រើសរើសគំរូចៃដន្យពី stratum នីមួយៗ។ នេះធានាថាគំរូគឺជាតំណាងនៃក្រុមរងផ្សេងៗគ្នានៅក្នុងចំនួនប្រជាជន។
- ការយកគំរូតាមក្រុម៖ នេះពាក់ព័ន្ធនឹងការបែងចែកចំនួនប្រជាជនទៅជាក្រុមតូចៗ (ចង្កោម) ហើយបន្ទាប់មកជ្រើសរើសគំរូចៃដន្យនៃចង្កោម។ សមាជិកទាំងអស់នៃក្រុមដែលបានជ្រើសរើសត្រូវបានរួមបញ្ចូលនៅក្នុងគំរូ។
- ការយកគំរូតាមប្រព័ន្ធ៖ នេះពាក់ព័ន្ធនឹងការជ្រើសរើសសមាជិកទី 10 នៃចំនួនប្រជាជនសម្រាប់គំរូ ដែល n គឺជាចន្លោះពេលគំរូ។ ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើចន្លោះពេលគំរូគឺ 100 ហើយទំហំប្រជាជនគឺ 10 នោះរាល់សមាជិកទី XNUMX នឹងត្រូវបានជ្រើសរើសសម្រាប់គំរូ។
វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការជ្រើសរើសវិធីសាស្ត្រគំរូសមស្របដោយផ្អែកលើលក្ខណៈនៃចំនួនប្រជាជន និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលកំពុងសិក្សា។
កម្រិតទំនុកចិត្តធៀបនឹងរឹមកំហុស
នៅក្នុងការស្ទង់មតិគំរូមួយ ស កម្រិតទំនុកចិត្ត វាស់វែងទំនុកចិត្តរបស់អ្នកថាគំរូរបស់អ្នកតំណាងឱ្យចំនួនប្រជាជនយ៉ាងត្រឹមត្រូវ។ វាត្រូវបានបញ្ជាក់ជាភាគរយ និងត្រូវបានកំណត់ដោយទំហំនៃគំរូរបស់អ្នក និងកម្រិតនៃភាពប្រែប្រួលនៅក្នុងចំនួនប្រជាជនរបស់អ្នក។ ឧទាហរណ៍ កម្រិតទំនុកចិត្ត 95% មានន័យថា ប្រសិនបើអ្នកធ្វើការស្ទង់មតិច្រើនដង លទ្ធផលនឹងមានភាពត្រឹមត្រូវ 95% នៃពេលវេលា។
នេះ រឹមកំហុសម្យ៉ាងវិញទៀត គឺជារង្វាស់នៃចំនួនលទ្ធផលស្ទង់មតិរបស់អ្នកអាចប្រែប្រួលពីតម្លៃប្រជាជនពិត។ ជាធម្មតាវាត្រូវបានបញ្ជាក់ជាភាគរយ និងត្រូវបានកំណត់ដោយទំហំនៃគំរូរបស់អ្នក និងកម្រិតនៃភាពប្រែប្រួលនៅក្នុងចំនួនប្រជាជនរបស់អ្នក។ ជាឧទាហរណ៍ ឧបមាថារឹមកំហុសសម្រាប់ការស្ទង់មតិគឺបូកឬដក 3%។ ក្នុងករណីនោះ ប្រសិនបើអ្នកធ្វើការស្ទង់មតិច្រើនដង តម្លៃប្រជាជនពិតនឹងធ្លាក់ចុះក្នុងចន្លោះពេលទំនុកចិត្ត (កំណត់ដោយគំរូមធ្យមបូក ឬដករឹមកំហុស) 95% នៃពេលវេលា។
ដូច្នេះ សរុបមក កម្រិតទំនុកចិត្តគឺជារង្វាស់នៃទំនុកចិត្តដែលអ្នកមានថាគំរូរបស់អ្នកតំណាងឱ្យចំនួនប្រជាជនយ៉ាងត្រឹមត្រូវ។ ក្នុងពេលជាមួយគ្នានេះ រឹមកំហុសវាស់ថាតើលទ្ធផលស្ទង់មតិរបស់អ្នកអាចប្រែប្រួលពីតម្លៃប្រជាជនពិតប្រាកដប៉ុន្មាន។
ហេតុអ្វីបានជាគម្លាតស្តង់ដារមានសារៈសំខាន់?
គម្លាតស្តង់ដារវាស់ការបែកខ្ញែក ឬការរីករាលដាលនៃសំណុំទិន្នន័យ។ វាប្រាប់អ្នកថាតើតម្លៃនីមួយៗនៅក្នុងសំណុំទិន្នន័យខុសគ្នាប៉ុន្មានពីមធ្យមនៃសំណុំទិន្នន័យ។ នៅពេលគណនាទំហំគំរូអប្បបរមាសម្រាប់ការស្ទង់មតិ គម្លាតស្តង់ដារមានសារៈសំខាន់ ព្រោះវាជួយអ្នកកំណត់ថាតើអ្នកត្រូវការភាពជាក់លាក់ប៉ុន្មាននៅក្នុងគំរូរបស់អ្នក។
ប្រសិនបើគម្លាតស្តង់ដារតូច តម្លៃនៅក្នុងចំនួនប្រជាជនគឺនៅជិតមធ្យម ដូច្នេះអ្នកនឹងមិនត្រូវការទំហំគំរូធំដើម្បីទទួលបានការប៉ាន់ប្រមាណល្អនៃមធ្យមនោះទេ។ ម្យ៉ាងវិញទៀត ប្រសិនបើគម្លាតស្តង់ដារមានទំហំធំ តម្លៃនៅក្នុងចំនួនប្រជាជនកាន់តែបែកខ្ញែក ដូច្នេះអ្នកនឹងត្រូវការទំហំគំរូធំជាងនេះ ដើម្បីទទួលបានការប៉ាន់ប្រមាណដ៏ល្អនៃមធ្យម។
ជាទូទៅ គម្លាតស្តង់ដារកាន់តែធំ ទំហំគំរូកាន់តែធំ អ្នកនឹងត្រូវការដើម្បីសម្រេចបាននូវកម្រិតនៃភាពជាក់លាក់ដែលបានផ្តល់ឱ្យ។ នេះគឺដោយសារតែគម្លាតស្តង់ដារធំជាងបង្ហាញថាចំនួនប្រជាជនមានភាពប្រែប្រួលកាន់តែច្រើន ដូច្នេះអ្នកនឹងត្រូវការគំរូធំជាងនេះ ដើម្បីប៉ាន់ប្រមាណយ៉ាងត្រឹមត្រូវនូវមធ្យមភាគនៃចំនួនប្រជាជន។
រូបមន្តសម្រាប់កំណត់ទំហំគំរូអប្បបរមា
រូបមន្តដើម្បីកំណត់ទំហំគំរូអប្បបរមាដែលចាំបាច់សម្រាប់ចំនួនប្រជាជនដែលបានផ្តល់ឱ្យមានដូចខាងក្រោម៖
ដែលជាកន្លែងដែល:
- S = ទំហំគំរូអប្បបរមាអ្នកគួរតែធ្វើការស្ទង់មតិដែលបានបញ្ចូល។
- N = ទំហំប្រជាជនសរុប។ នេះគឺជាទំហំនៃផ្នែក ឬចំនួនប្រជាជនដែលអ្នកចង់វាយតម្លៃ។
- e = រឹមនៃកំហុស។ នៅពេលអ្នកយកគំរូចំនួនប្រជាជន វានឹងមានរឹមនៃកំហុស។
- z = តើអ្នកមានទំនុកចិត្តប៉ុណ្ណាថាចំនួនប្រជាជននឹងជ្រើសរើសចម្លើយក្នុងជួរជាក់លាក់មួយ។ ភាគរយទំនុកចិត្តបកប្រែទៅជាពិន្ទុ z ចំនួននៃគម្លាតស្តង់ដារដែលសមាមាត្រដែលបានផ្តល់ឱ្យគឺនៅឆ្ងាយពីមធ្យម។
- p = គម្លាតគំរូ (ក្នុងករណីនេះ ០.៥%) ។
