Кажется логичным продолжить тему, которую начали в прошлом году и договорить про математику при расчетах результатов опросов и тестов.

Почему вообще это важно? Когда мы работаем с людьми, нам очень редко получается замерять какое-то явление точно – не для всего есть свои линейки. И в этот момент мы имеем дело не с точным измерением, а с вероятностными показателями. А если у них есть вероятность, то значит и изменения могут быть продиктованы ими, а не тем какой фреймворк перфоманс ревью мы внедрили или какой курс сделали.

Так сколько людей необходимо взять в выборку, чтобы полученные результаты были нам полезны? Частая ошибка - брать какой-то процент от общего числа людей в компании, в стране или в мире, но это очень и очень не правильно. В действительности размер выборки вообще не зависит от того, какого размера генеральная совокупность. На самом деле число респондентов определяется изменчивостью признака и тем, какую погрещность мы будем считать допустимым.

Вот, например, калькулятор (один из сотни, поверьте, там везде будут одинаковые показатели), в котором можно прикинуть какое число людей требуется для исследования. Так вот не важно, проводите ли вы исследование на 10 000 человек в своей компании или по всей стране на 150 000 000 - если погрешность на уровне 5% и достаточно 95% надежности то достаточно 370-380 человек. То есть при общем числе в десять тысяч и в 150 миллионов разница в выборке всего в десять человек.

Но вот дальше начинается самое сложно - как этих людей набрать. Тут тоже не все так просто, но об этом в следующий пост, и закроем тему про математику.