حاسبة حجم العينة

حساب حجم العينة المطلوبة للمسوحات والدراسات مع مستويات الثقة وهامش الخطأ.

للتعلم والمساعدة في الواجبات المنزلية - التحقق من الحسابات الهامة بشكل مستقل.

تمت المراجعة بواسطة CalculatorDrive Math هيئة التحرير · آخر تحديث

آلة حاسبة

النطاق: 0.1% إلى 50%

إذا كان فارغًا، يستخدم تقديرًا متحفظًا بنسبة 50%

إذا تم توفيره، فسيتم تطبيق التصحيح السكاني المحدود

أدخل مستوى الثقة وهامش الخطأ والمعلمات الأخرى لحساب حجم العينة المطلوب.

الجواب القصير

حجم العينة المطلوب ينمو مع مدى الثقة التي تريد أن تكون عليها ويتقلص عندما تقبل هامشًا أكبر من الخطأ. بالنسبة للنسبة، n = (z² × p × (1−p)) ÷ e²، حيث z تأتي من مستوى ثقتك، وp هي النسبة المتوقعة (0.5 إذا كانت غير معروفة)، وe هو هامش الخطأ المقبول. تؤدي الهوامش الضيقة والثقة الأعلى إلى زيادة حجم العينة المطلوبة، وبشكل كبير في كثير من الأحيان.

الوجبات السريعة الرئيسية

  • يؤدي خفض هامش الخطأ إلى النصف إلى مضاعفة حجم العينة المطلوب بمقدار أربعة أضعاف تقريبًا، حيث يتم تربيع e في المقام.
  • يعد استخدام p = 0.5 عندما تكون النسبة الحقيقية غير معروفة هو الخيار الأكثر أمانًا، حيث يتم تعظيم p(1−p) هناك - ولن يحتاج أي تخمين آخر إلا إلى عينة أصغر إذا حدث التخمين الصحيح.
  • يتيح لك حجم المجتمع المحدود المعروف تطبيق تصحيح يقلل بشكل كبير العينة المطلوبة للمجموعات الأصغر حجمًا، ولكنه يحدث فرقًا بسيطًا بمجرد أن يصبح عدد السكان أكبر بكثير من العينة.
  • يتطلب تقدير المتوسط ​​تقديرًا للانحراف المعياري للمجتمع، وليس نسبة - يستخدم نوعا الحساب صيغًا مرتبطة ولكن مختلفة.

صيغة نسبة حجم العينة

n = (z² × p × (1 − p)) / e²

يأتي z من مستوى الثقة (1.96 لـ 95%)، وp هو نسبة السكان المتوقعة، وe هو هامش الخطأ معبرًا عنه بالرقم العشري (5% = 0.05).

لماذا يهيمن هامش الخطأ على الصيغة

هامش الخطأ مطلوب n (95% ثقة، p=0.5)
10%97
5%385
2.5%1,537
1%9,604

إن خفض هامش الخطأ يؤدي إلى مضاعفة حجم العينة المطلوبة إلى النصف تقريباً ــ ولهذا السبب تستقر استطلاعات الرأي الوطنية عادة على هامش يتراوح بين ±3% إلى 5% بدلاً من ملاحقة الدقة بنسبة ±1%، وهو ما يتطلب عشرات الآلاف من المجيبين.

مثال عملي: التخطيط لمسح

أنت تريد ثقة بنسبة 95% وهامش خطأ بنسبة 5%، دون تقدير مسبق لهذه النسبة.

ن = (1.96² × 0.5 × 0.5) / 0.05² = 0.9604 / 0.0025 ≈ 384.16

التقريب: ن = 385

يتم تقريب حجم العينة دائمًا للأعلى، وليس للأسفل أبدًا - لا يمكن الحصول على مستجيب جزئي، كما أن التقريب للأسفل سيجعلك أقل بقليل من الدقة المستهدفة.

أخطاء شائعة يجب تجنبها

  • توقع هامش خطأ إلى النصف لمضاعفة حجم العينة - فهو يضاعفها أربع مرات تقريبًا بدلاً من ذلك، نظرًا لأن e مربع.
  • Guessing a proportion far from 50% "to be safe" — that actually shrinks the calculated sample size, the opposite of conservative; 50% is the truly conservative (maximum) choice.
  • وبتطبيق التصحيح السكاني المحدود على عدد لا نهائي من السكان (الدراسات الاستقصائية الوطنية، وحركة المرور على شبكة الإنترنت) - فإن التصحيح بالكاد يغير أي شيء على هذا النطاق.
  • الخلط بين صيغة التناسب والصيغة المتوسطة - تحتاج النسخة المتوسطة إلى تقدير للانحراف المعياري، وليس النسبة.

الأسئلة المتداولة

ما أهمية حجم العينة في الإحصاء؟

فالعينة الصغيرة جدًا تؤدي إلى تقديرات غير موثوقة وفترات ثقة واسعة. يكتشف الحجم المناسب التأثيرات الحقيقية ويحافظ على هامش الخطأ ضمن هدفك.

ما هي المدخلات التي تحرك صيغ حجم العينة؟

مستوى الثقة، وهامش الخطأ، والتباين السكاني، وما إذا كنت تقدر نسبة أو متوسطًا، كلها تؤثر على حجم العينة المطلوب.

هل حجم السكان مهم دائما؟

بالنسبة للمجموعات السكانية الكبيرة، يعتمد حجم العينة بشكل أساسي على هامش الخطأ والتباين. بالنسبة للمجموعات الصغيرة المحدودة، يمكن لعامل التصحيح أن يقلل n المطلوب.

ما هي القوة الإحصائية؟

القوة هي فرصة اكتشاف التأثير عند وجوده. غالبًا ما تفوت الدراسات الضعيفة النتائج الحقيقية؛ يوازن التخطيط بحجم العينة بين القوة والتكلفة والدقة.

كيف يمكنني استخدام حاسبة حجم العينة هذه؟

حدد نوع الدراسة، وأدخل مستوى الثقة، وهامش الخطأ، والتباين المقدر، ثم انقر فوق حساب لحجم العينة الموصى به.

لماذا يجب أن أستخدم p = 0.5 عندما لا أعرف نسبة السكان؟

عندما تكون النسبة الحقيقية غير معروفة، فإن 50% هو الافتراض الأكثر أمانًا لأن p × (1 - p) - المصطلح الذي يحرك حجم العينة - يصل إلى الحد الأقصى عندما يكون p = 0.5. أي تقسيم آخر، مثل 20/80 أو 90/10، ينتج عنه حجم عينة محسوب أصغر، لذا فإن استخدام 50% يضمن أن دراستك مدعومة بشكل كافٍ بغض النظر عن النسبة الحقيقية.

More math calculators