우리가 알고있는 NPS 계산방법은 다음과 같다.
NPS는 추천 고객(9~10점)의 비율에서 비추천 고객(0~6점)의 비율을 뺀 값이다
Net Promoter Score (NPS) = p1[추천 고객(9~10점)%] - p-1[비추천 고객(0~6점)%]

예를들어, p1=추천 고객(9~10점)이 62.5%, p-1=비추천 고객(0~6점)이 17.9%% 인 경우의
NPS는 62.5-17.9 = 44.6%로 계산된다. (여기서 예시로 든 경우의 n=100명)
 

그러면, 이 경우의 NPS에 대한 신뢰구간(Confidence Interval)은 어느 정도가 될까?
NPS의 분산=(1-0.446)^2*0.625 + (-1-0.446)^2*0.179 = 0.566
그러므로, 표준편차는 0.7524 , Standard Error는 0.07524로 구해진다
여기서 95% 신뢰구간을 구해보면, ±1.96 * 0.07524 = ±14.75%
CI (n=100) = 44.6%±14.75% (29.9%~59.4%)로 구해진다

그런데, n이 1/4 수준인 25명으로 줄어들면 어떤 결과가 나올까?
계산해보면, CI (n=25) = 44.6%±29.5% (15.1%~74.1%)로 구해진다
우와♥ NPS가 45%가 나왔다고 자만할 것이 아니라, 동일한 방법으로 강의하면 15.1%가
나올 수 있다는 점을 유념해야겠다.

잘 알고있겠지만, 샘플의 수 n이 크면 클수록 샘플의 통계량은 모집단의 특성인 모수에
가까워지고, n의 크기가 작을수록 통계량은 모수와 멀어진다
즉, n이 작아지면 신뢰구간의 폭이 넓어져서 모수 추정에 대한 Margin 폭이 넓어지므로
요즘 많이 실시하고 있는 강의후 구하는 NPS 점수는 샘플의 숫자가 20~30명에 불과하므로
한번에 일희일비할 필요는 없고, 다만 전회차 교육 대비 개선의 Point를 찾는 척도로
사용하면 좋을 것 같다