몇 명이 설문조사에 응답해야 하나요? 통계학자조차 설문조사 표본 크기를 결정하는 일은 어려울 수 있습니다. 표본 크기 계산기로 쉽게 설문조사에 필요한 응답 수를 찾으세요.

표본 크기는 설문조사에서 받는 완성된 응답 수로 일단의 사람들 중 일부(즉, 대상 모집단)만 대표하므로 표본이라고 부르며, 바로 이들의 의견이나 행동양상을 알고자 하는 것입니다. 예를 들어 한 가지 표집 방법으로 대규모 모집단에서 전적으로 우연히 응답자를 선정하는 ‘무작위 표본’을 사용할 수 있습니다.

이러한 정의를 염두에 두고 다음 주제에 대해 자세히 살펴보도록 하겠습니다.

다음은 표본 크기를 계산하고 의미를 부여하기 위해 알아야 하는 3가지 주요 용어입니다.

모집단 크기: 조사하려는 그룹의 총 인원 수입니다. 미국 전역의 사람들을 무작위로 선택한다면 모집단 크기는 3억 1,700만 명이 됩니다. 마찬가지로 소속된 회사를 대상으로 설문조사를 한다면 모집단 크기는 총 직원 수가 됩니다.

오차 한계: 설문조사 결과가 전체 모집단의 관점을 반영하는 정도를 얼마나 기대할 수 있는지를 보여주는 백분율입니다. 오차 한계가 작을수록 주어진 신뢰 수준의 정확한 답변을 받을 확률에 더 가까워집니다.

표본추출 신뢰 수준: 모집단이 특정 범위 내의 답변을 선택할 것이라고 얼마나 확신할 수 있는지를 나타내는 백분율입니다. 예를 들어 95% 신뢰 수준은 결과가 x 및 y 사이에 있을 거라고 95% 확신할 수 있다는 뜻입니다.

표본 크기 계산 방법이 궁금하세요? 손으로 직접 계산하려면 다음 공식을 사용하세요.

N = 모집단 크기 • e = 오차 한계(십진수 형식의 백분율) • z = z점수

z점수는 해당 비율이 평균값에서 벗어나는 표준 편차의 수입니다. 어떤 z점수를 사용하는 것이 적절한지 알아내려면 아래 표를 참조하세요.

표본 크기에 통계적 유의성이 있는 게 중요한가요? 일반적으로 표본 크기가 클수록 통계적 유의성도 더 높습니다. 즉, 결과가 우연히 발생할 확률이 더 낮다는 것을 의미합니다.

통계적 유의성이 있는 표본 크기가 얼마나 중요한지의 여부는 상황에 따라 모두 다릅니다. 설문조사 표본을 통해 일반 모집단을 대표하는 표본 크기가 없어도 가치있는 답변을 얻을 수 있습니다. 고객 피드백은 통계적 유의성이 있는 표본 크기를 가지고 있는지 여부와 관계없이 가치있는 답변을 얻을 수 있는 설문조사 중 하나입니다. 고객의 의견에 귀를 기울이면 어떻게 비즈니스를 개선할 수 있는지에 대한 가치있는 관점을 확보할 수 있습니다.

반면, 정치 여론조사 전문가들은 적합한 표본 크기를 대상으로 설문조사를 하는 데 상당한 주의를 기울여야 하는데, 그 이유는 전체 모집단을 반영할 수 있도록 균형을 맞추어야 하기 때문입니다. 다음은 통계적 유의성이 있는 표본 크기가 중요한지 파악하는 데 도움이 되는 몇 가지 구체적인 사용 사례입니다.

직원 만족도 설문조사를 작성하고 있나요? 모든 HR 설문조사가 직원들이 직장 환경이나 회사에 대해 어떻게 느끼고 있는지에 대한 중요한 피드백을 제공합니다. 표본 크기에 통계적 유의성이 있으면 일반적인 직원들에 대한 전체적인 관점을 제공할 수 있습니다. 하지만 표본 크기에 통계적 유의성이 없더라도 반드시 설문조사를 보내야 합니다. HR 관련 설문조사는 직장 개선 방법에 대한 중요한 피드백을 제공할 수 있기 때문입니다.

앞서 말한 것처럼 고객 만족도 설문조사가 반드시 통계적 유의성이 있는 표본 크기에 의존할 필요는 없습니다. 설문조사를 통해 받는 응답이 정확하고 고객이 어떻게 느끼는지 보여주는 것도 중요하지만 고객 만족도 설문조사의 각 답변을 면밀히 살펴보아야 합니다. 긍정적이든 부정적이든 모든 피드백을 중요하게 다루어야 합니다.

시장 조사 설문조사를 수행할 때에는 표본 크기에 통계적 유의성이 있으면 큰 도움이 됩니다. 시장 조사 설문조사는 고객 및 목표 시장에 대한 자세한 정보를 밝혀내는 데 도움이 됩니다. 즉, 통계적 유의성이 있는 표본 크기가 전체 목표 시장에 대한 인사이트를 얻는 데 도움이 될 수 있으며, 가장 정확한 정보를 얻을 것임을 확신할 수 있습니다.

교육 설문조사의 경우에는 모집단을 대표하는 통계적 유의성이 있는 표본 크기를 사용할 것을 권합니다. 학교에서 학생의 피드백을 바탕으로 기관, 강사, 교사 등에 대한 조치를 취할 계획이라면 통계적 유의성이 있는 표본 크기가 학교의 성공적인 변화 추진을 위한 결과를 얻는 데 도움이 될 것입니다. 체제에 어떤 변화를 주기 위한 것이 아니라 단순히 학생들의 생각을 알아보기 위한 것이라면 통계적 유의성이 있는 표본 크기가 그다지 중요하지 않을 수도 있습니다.

보건의료 설문조사를 수행할 때 통계적 유의성이 있는 표본 크기를 사용하면 환자들이 다른 무엇보다 건강상의 문제를 크게 염려하는지 알아보는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 의료 연구조사에서 결론을 도출하는 데 도움이 될 수도 있습니다. 단, 환자 만족도를 알아보거나 환자에게 일반적인 치료에 관한 질문을 하기 위해 보건의료 설문조사를 사용한다면 통계적 유의성이 있는 표본 크기가 그다지 중요하지 않을 수도 있습니다. 그렇지 않아도 개별 환자들이 필요로 하는 것과 경험에 대한 가치있는 정보를 얻을 수 있습니다.

일상적으로 친구, 동료, 가족 등에게 설문조사를 보내고자 할 수 있습니다. 이 경우 설문조사를 통해 얻고자 하는 것이 무엇인지에 따라 통계적 유의성이 있는 표본 크기가 필요한지 여부가 결정됩니다. 사실 증명을 위해 설문 결과를 사용하고 싶다면 통계적 유의성이 있는 표본 크기가 중요합니다. 그렇지 않고 재미로 SurveyMonkey를 사용하여 몇 명에게만 설문조사를 보낸다면 그러한 것이 필요 없습니다.

몇 명이나 설문조사에 응답해야 하는지 추측하지 말고, 확률적 표집이나 확률 분포 모델 등과 씨름하지도 마세요. SurveyMonkey의 표본 크기 계산기를 사용하면 됩니다. 표본 편향, 표본 크기, 통계적 유의성이 있는 표본 크기, 더 많은 응답을 받는 방법 등에 익숙해지세요. 곧 설문조사를 위해 더 나은 데이터를 확보하는 데 필요한 모든 것을 갖추게 될 것입니다.

표본 크기 계산기에서 응답자가 더 필요하다고 나온다면 저희가 도와드릴 수 있습니다. 모집단에 대해 알려주시면 설문조사에 응답할 적합한 사람들을 찾아드리겠습니다. 수백만 명의 자격을 갖춘 응답자인 SurveyMonkey Audience로 전 세계 누구로부터든 바로 쉽게 설문조사 응답을 받으세요.