Я делаю анализ производительности сотрудников.
И у меня есть два вопроса относительно размера выборки.(Все расчеты взяты из калькулятора размеров выборки Survey Monkey)
Допустим, сотрудник выполняет 500 заданий в месяц, и я хочу проверить производительность этого сотрудника.
Если я хочу уровень доверия 95% иможет принять погрешность 10%, тогда мне нужно будет просмотреть 81 задачи.Однако, если численность населения была 1500, размер выборки, требуемый для того же уровня достоверности (95%) и погрешности (10%), был бы 91.
Если я готов делать ежеквартально, а не ежемесячнорецензий, тогда количество рецензий резко падает.
ВОПРОС 1: Могу ли я тогда предположить, что если я сделаю свой обзор ежеквартально, а не ежемесячным, то будет достаточно выборки 91?
ВОПРОС 2: Можно ли агрегировать уровень достоверности и погрешность?Например, в первом месяце я принимаю более низкий уровень достоверности и погрешности, чем хотелось бы;но со временем, когда они агрегируются, я получаю все более и более высокий уровень достоверности.
Концептуальная модель состоит в том, что объединение их во времени идентично выполнению «ежеквартально;«Полугодовой» и «годовой» анализ.
Mthly
Население: 500
Уровень достоверности: 80%
Запас ошибки: 10%
Размер выборки: 38
Через три месяца совокупность будет составлять 1500 человек и размер выборки 114. Это даст мне уровень достоверности 90 ипогрешность 7,4.См. Ниже:
Ежеквартально
Население: 1500
Уровень достоверности: 90%
Погрешность: 7,4%
Размер выборки: 114
В течение шести месяцев совокупная численность будет составлять 3000 человек, а размер выборки - 228.
Полугодовое население: 3000
Уровень достоверности: 90%
Погрешность: 5,23%
Размер выборки: 228
Таким образом, если мои предположения верны, то я собираюЭти обзоры повышают уровень моей уверенности и уменьшают допустимый предел погрешности.
Цель этого - позволить мне провести более тщательный еженедельный и ежемесячный анализ новых сотрудников, уменьшив нагрузку по проверке долгосрочных сотрудников.