它有助於確定獲得最低要求的合格參與者所需的受訪者總數。
因此，如果您的猜測太高，您可能會調查較少的人，希望他們的調查足夠，結果卻發現估計是不正確的。在這種情況下，您的合格受訪者數量將少於所需數量，反之亦然。
讓我們在上下文中解釋這一點。假設你猜 希臘 Telegram 電話號碼列表 測發生率為 50%，但結果只有 25%。您對合格受訪者的實際要求是 500 名。
這意味著在 1000 名受訪者中，只有 250 人有資格參加調查，並且由於您估計的發生率較高，因此您還缺少 250 名合格的候選人。
這就是為什麼您需要準確的發生率，這樣您就不會出現所需合格參與者的過剩或短缺。
分析
到目前為止你所做的一切都會導致這一點。
終於到了徹底理解回饋資料並透過閱讀字裡行間來獲取每一點有用資訊的時候了。
在分析時，您不應將總回應與完整回應混淆，反之亦然。
雖然總回覆數包括參與調查的所有人，甚至包括非篩選者，但完整回覆數僅包括最終完成調查的受訪者人數。
在分享調查問題回答的樣本量時，您應該使用完整的回答數據，因為總回答將包括非篩選者，並且會誤解您的調查結果。
在確定選擇哪些數據來獲得正確結果時，很容易感到困惑。為此，您可以嘗試像Qualaroo這樣的工具，該工具具有戰略性且乾淨的儀表板，以避免混亂並幫助您有效地分析調查反饋數據。