Hoeveel mensen zouden uw enquête eigenlijk moeten invullen? Zelfs voor een statisticus valt het niet mee om de steekproefgrootte te bepalen.

Hoe gaat u te werk? Met de functie Steekproefcalculator weet u in een oogwenk wat de ideale steekproefgrootte is. Lees de info hieronder en krijg keer op keer precies het juiste aantal reacties voor uw enquête.

Het totale aantal mensen van wie de mening of het gedrag uw steekproef vertegenwoordigt.
De waarschijnlijkheid dat uw steekproef de houding van uw populatie nauwkeurig vertegenwoordigt. De standaard in de sector is 95%.
Het bereik (gemeten als percentage) dat de reacties van uw populatie mag afwijken van uw steekproef.

0

De steekproefgrootte is het aantal voltooide reacties van uw enquête. Het woord steekproef wordt gebruikt omdat de selectie slechts een deel van de mensen (of doelpopulatie) vertegenwoordigt waarvan u de mening of het gedrag wilt weten. U kunt een zogenoemde 'willekeurige steekproef' uitvoeren. Hierbij worden respondenten willekeurig gekozen uit de algehele populatie.

Met deze definitie in het achterhoofd kijken we naar de volgende onderwerpen:

  • Verschillende manieren om uw voorbeeldresultaten te interpreten
  • De formule om de steekproefgrootte te berekenen
  • Waarom het belangrijk is om de steekproefgrootte te bepalen voor een enquête
  • Hoe de significantie van steekproefgroottes uiteenloopt voor verschillende soorten enquêtes

Hieronder staan een aantal belangrijke termen om uw steekproefgrootte te berekenen:

Populatieomvang: Het totale aantal mensen in de groep die u wilt onderzoeken. Als u een willekeurige steekproef neemt van mensen in de Verenigde Staten, is uw populatieomvang ongeveer 317 miljoen. En als u bijvoorbeeld een enquête onder werknemers houdt, is de grootte van de populatie het totale aantal werknemers in het bedrijf. De onderzoekspopulatie bepalen is een belangrijke stap in het ontwerp van uw enquête.

Foutmarge: Een percentage dat aangeeft in hoeverre uw enquêteresultaten overeenkomen met de mening van de hele populatie. Hoe kleiner de foutmarge, hoe beter u een vraag exact kunt beantwoorden bij een bepaald betrouwbaarheidsniveau.

Betrouwbaarheidsniveau van steekproeven: Een percentage dat laat zien hoe zeker u kunt zijn dat de populatie een antwoord binnen een bepaald bereik zou kiezen. Een betrouwbaarheidsniveau van 95% bijvoorbeeld, betekent dat u voor 95% zeker kunt zijn dat de resultaten ergens tussen de getallen x en y liggen.

Gebruik onze foutmargecalculator om uw foutmarge te berekenen.

Wilt u weten hoe u de steekproefgrootte berekent? Gebruik dan de volgende formule:

sample size formula_NL

N = populatieomvang • e = foutmarge (percentage in decimale vorm) • z = z-score

De z-score is het aantal standaarddeviaties dat een proportie verwijderd is van het gemiddelde. In de onderstaande tabel kunt u de juiste z-score vinden:

Gewenst betrouwbaarheidsniveauz-score
80%1.28
85%1,44
90%1,65
95%1,96
99%2,58
  • Om de foutmarge te verkleinen, hebt u een grotere steekproefgrootte nodig bij dezelfde populatie.
  • Hoe groter uw steekproefgrootte, hoe hoger het betrouwbaarheidsniveau.

In het algemeen is een grotere steekproef statistisch significanter. Dit betekent dat de kans kleiner is dat uw resultaten toeval zijn.

Wilt u weten of uw resultaten statistische significant zijn? Bekijk dan onze calculator voor A/B-tests.

Is een statistisch significante steekproefgrootte eigenlijk belangrijk en wanneer is een steekproef representatief? In de praktijk verschilt dit van geval tot geval. Met steekproeven kunt u waardevolle informatie verzamelen zonder dat de steekproefgrootte de algemene populatie vertegenwoordigt. Een voorbeeld is feedback van klanten. Hierbij hoeft de steekproefgrootte niet statistisch significant te zijn. Door goed te luisteren naar klanten, kunt u ontdekken welke verbeteringen u kunt aanbrengen.

Maar bij politieke peilingen is de steekproefgrootte en representativiteit berekenen juist ontzettend belangrijk: deze moet een evenwichtige afspiegeling zijn van de hele populatie. Hieronder treft u een aantal specifieke voorbeelden aan, zodat u beter weet wanneer een steekproefgrootte statistisch significant moet zijn.

Hogere waardeLagere waarde
PopulatieomvangLagere nauwkeurigheidHogere nauwkeurigheid
SteekproefgrootteHogere nauwkeurigheidLagere nauwkeurigheid
BetrouwbaarheidsniveauHogere nauwkeurigheidLagere nauwkeurigheid
FoutmargeLagere nauwkeurigheidHogere nauwkeurigheid

Werkt u aan een tevredenheidsenquête voor medewerkers? Met HR-enquêtes verzamelt u belangrijke feedback over wat medewerkers vinden van de werkomgeving of van uw bedrijf. Bij een statistisch significante steekproefgrootte kunt u een completer beeld schetsen van uw medewerkers. Maar ook als uw steekproefgrootte niet statistisch significant is, is het belangrijk om de enquête toch te verzenden. HR-enquêtes kunnen namelijk ook belangrijke feedback opleveren over hoe u de werkomgeving kunt verbeteren.

Zoals we al hebben gezegd, hoeft de steekproefgrootte bij klanttevredenheidsenquêtes niet altijd statistisch significant te zijn. Uw antwoorden moeten natuurlijk kloppen en aangeven wat klanten vinden. Maar pas als u elk antwoord in een klanttevredenheidsonderzoek nader bekijkt, profiteert u optimaal van de resultaten. Alle feedback is belangrijk: positief én negatief.

Bij marktonderzoeksenquêtes kan een statistisch significante steekproefgrootte een groot verschil uitmaken. Met marktonderzoeksenquêtes verzamelt u meer informatie over uw klanten en uw doelmarkt. Dit betekent dat een statistisch significante steekproefgrootte u kan helpen om inzichten over uw doelmarkt als geheel te krijgen. Ook is de informatie dan zo nauwkeurig mogelijk.

Bij onderwijsenquêtes raden we een statistisch significante steekproefgrootte aan die de populatie vertegenwoordigt. Als u van plan bent om veranderingen op uw school te baseren op feedback van studenten over bijvoorbeeld de instelling, instructeurs of docenten, dan krijgt u met een statistisch significante steekproefgrootte de resultaten waarmee uw school een nieuwe koers kan inslaan. Wilt u alleen weten wat studenten denken en geen veranderingen in het systeem aanbrengen, dan is een statistisch significante steekproefgrootte meestal minder belangrijk.

Bij gezondheidszorgenquêtes kunt u met een statistisch significante steekproefgrootte bepalen welke gezondheidskwesties uw patiënten belangrijk vinden of conclusies trekken in medisch onderzoek. Maar als u wilt weten hoe tevreden patiënten zijn of vragen stelt over hun standaardzorg, dan is een statistisch significante steekproefgrootte mogelijk minder belangrijk. U kunt dan nog steeds waardevolle informatie verzamelen over hun behoeften en ervaring.

Misschien vindt u het handig om vrienden, collega's of familieleden af en toe een enquête te sturen. Welke informatie wilt u verzamelen met de enquête? Als u uw resultaten wilt gebruiken als bewijs, is een statistisch significante steekproefgrootte belangrijk. Is dat niet het geval en gebruikt u SurveyMonkey voor de lol, dan kan het geen kwaad om uw enquête maar naar een paar mensen te sturen.

Probeer niet te raden hoeveel mensen uw enquête moeten invullen en verspil geen tijd aan willekeurige steekproeven of modellen voor waarschijnlijkheidsdistributie: bereken de juiste steekproefgrootte met onze steekproefcalculator. Leer meer over steekproefvooringenomenheid, de steekproefgrootte en statistisch significante steekproefgroottes en hoe u meer reacties kunt verzamelen. Zo kunt u in een mum van tijd betere gegevens verzamelen met uw enquêtes.

Als de functie Steekproefcalculator aangeeft dat u meer respondenten nodig hebt, kunnen wij u helpen. Vertel ons meer over uw populatie, en wij vinden dan de juiste deelnemers voor uw enquête. Met de miljoenen gekwalificeerde respondenten van SurveyMonkey Audience kunt u razendsnel enquêtereacties verzamelen van mensen over de hele wereld.

SurveyMonkey Audience heeft miljoenen respondenten die klaarstaan om uw enquête in te vullen.