Probability sampling: cara menghitung jumlah sampel langkah demi langkah
Apa itu probability sampling, jenis-jenisnya, dan kalkulator yang membawa Anda langkah demi langkah sampai jumlah kasus yang Anda perlukan.
- Dengan rumus terlihat
- Gratis dan tanpa pendaftaran
- Dihitung di peramban Anda
Hitung sampel Anda, langkah demi langkah
Ubah kotak mana pun, dan rumus serta hasilnya diperbarui sendiri. Rumus ini adalah rumus sampling acak sederhana untuk memperkirakan proporsi.
Langkah 1
Populasi (N)
Berapa jumlah kasus dalam kelompok yang ingin Anda teliti. Opsional: jika dikosongkan, perhitungan memakai populasi tak terhingga.
Langkah 2
Tingkat kepercayaan (z)
Seberapa yakin Anda bahwa hasil sebenarnya berada dalam margin of error. Yang paling umum adalah 95%.
Langkah 3
Margin of error (e)
Seberapa jauh hasil sampel boleh berbeda dari hasil populasi. Anda juga dapat melakukannya terbalik: masukkan sampel yang sudah ada, lalu margin of error dihitung.
Langkah 4
Proporsi yang diharapkan (p)
Proporsi yang Anda perkirakan akan ditemukan. Jika tidak tahu, biarkan 50%: ini kasus paling konservatif, yang memberi sampel terbesar.
q = 1 − p =
Langkah 5
Hasil
Ini jumlah jawaban valid yang diperlukan, bukan jumlah undangan: jika tidak semua menjawab, Anda harus mengundang lebih banyak orang.
Langkah 6
Stratifikasi proporsional (opsional)
Jika Anda ingin setiap kelompok berbobot sama dalam sampel seperti dalam populasi, tulis strata dan ukurannya. Sampel dibagi dengan pembulatan yang menjaga total. Dengan persentase, langkah 1 tidak diperlukan.
| Strata | Ukuran | % | Sampel |
|---|---|---|---|
| Total |
Perhitungan Anda sudah siap
Paragraf siap pakai untuk metodologi skripsi atau laporan Anda, dengan nilai yang Anda pilih.
Apa itu probability sampling
Dalam probability sampling, setiap kasus dalam populasi memiliki peluang yang diketahui dan lebih besar dari nol untuk masuk ke sampel, dan pemilihannya ditentukan secara acak. Karena itu margin of error dapat dihitung dan hasilnya dapat digeneralisasi ke seluruh populasi.
Jenis probability sampling
Acak sederhana
Semua kasus memiliki peluang yang sama. Contoh: dari daftar 5.000 mahasiswa, Anda mengundi 300 dengan pembangkit angka acak.
Sistematis
Anda memilih satu kasus pada interval tertentu dalam daftar, dengan awal yang acak. Contoh: dari 5.000 mahasiswa, Anda mengambil satu orang setiap 16 orang mulai dari nomor 7.
Berstrata
Anda membagi populasi menjadi kelompok dan mengundi di dalam setiap kelompok. Contoh: Anda mengundi per program studi, sebanding dengan ukuran masing-masing. Langkah 6 melakukan pembagian ini.
Klaster
Anda mengundi kelompok utuh, bukan orang. Contoh: Anda mengundi 20 sekolah dan menyurvei semua siswanya. Biasanya perlu sampel yang lebih besar daripada hasil kalkulator ini.
Tergantung pada kepercayaan, margin of error, dan populasi. Dengan kepercayaan 95%, margin of error 5%, dan p = 0,5, Anda memerlukan 385 kasus jika populasinya sangat besar dan 278 jika populasinya 1.000.
Tentukan populasi, tingkat kepercayaan, margin of error, dan proporsi yang diharapkan, lalu terapkan pada rumus. Kalkulator ini melakukannya langkah demi langkah dan menampilkan rumus dengan nilai Anda.
Ukuran sampel adalah jumlah jawaban valid yang Anda perlukan. Bagilah dengan proporsi orang yang Anda perkirakan menjawab: jika Anda memerlukan 385 jawaban dan memperkirakan 40% menjawab, Anda harus mengundang 963 orang.
Yang paling umum adalah 5%. Margin yang lebih kecil lebih presisi, tetapi memerlukan jauh lebih banyak kasus: dengan kepercayaan 95% dan populasi sangat besar, 5% memerlukan 385 kasus, 3% memerlukan 1.068, dan 10% memerlukan 97.
Kosongkan langkah 1, dan perhitungan memakai populasi tak terhingga. Hasilnya adalah kebutuhan sampel yang paling besar: jika populasi sebenarnya kecil, sampel yang diperlukan lebih kecil.