Rechner für die Stichprobengröße

Berechnen Sie die erforderliche Stichprobengröße für Umfragen und Studien anhand von Konfidenzniveaus und Fehlermargen.

Für Lern- und Hausaufgabenhilfe: Überprüfen Sie wichtige Berechnungen unabhängig.

Bewertet von CalculatorDrive Math-Redaktion · Zuletzt aktualisiert

Kalkulator

Range: 0.1% to 50%

Wenn leer, wird eine konservative Schätzung von 50 % verwendet.

Falls angegeben, wird eine endliche Populationskorrektur angewendet

Geben Sie das Konfidenzniveau, die Fehlerspanne und andere Parameter ein, um die erforderliche Stichprobengröße zu berechnen.

Die kurze Antwort

Die erforderliche Stichprobengröße wächst mit der gewünschten Sicherheit und verringert sich, wenn Sie eine größere Fehlertoleranz akzeptieren. Für einen Anteil ist n = (z² × p × (1−p)) ÷ e², wobei z von Ihrem Konfidenzniveau stammt, p der erwartete Anteil ist (0,5, falls unbekannt) und e Ihre akzeptable Fehlerquote ist. Engere Margen und höheres Vertrauen erhöhen beide die erforderliche Stichprobengröße, oft dramatisch.

Wichtige Erkenntnisse

  • Durch die Halbierung der Fehlerspanne wird die erforderliche Stichprobengröße ungefähr vervierfacht, da e im Nenner quadriert wird.
  • Die Verwendung von p = 0,5 ist die sicherste Wahl, wenn der wahre Anteil unbekannt ist, da p(1 − p) dort maximiert ist – jede andere Schätzung würde nur eine kleinere Stichprobe erfordern, wenn Sie zufällig richtig geraten hätten.
  • Bei einer bekannten, endlichen Populationsgröße können Sie eine Korrektur anwenden, die die erforderliche Stichprobe für kleinere Populationen deutlich reduziert, aber kaum einen Unterschied macht, wenn die Population viel größer als die Stichprobe ist.
  • Die Schätzung eines Mittelwerts erfordert eine Schätzung der Standardabweichung der Grundgesamtheit und keinen Anteil – die beiden Berechnungsarten verwenden verwandte, aber unterschiedliche Formeln.

Die Formel für den Anteil der Stichprobengröße

n = (z² × p × (1 − p)) / e²

z ergibt sich aus dem Konfidenzniveau (1,96 für 95 %), p ist der erwartete Bevölkerungsanteil und e ist die Fehlermarge, ausgedrückt als Dezimalzahl (5 % = 0,05).

Warum die Fehlerquote die Formel dominiert

Fehlerquote Erforderliches n (95 % Konfidenz, p = 0,5)
10%97
5%385
2.5%1,537
1%9,604

Halving the margin of error roughly quadruples the sample size needed — this is why national polls typically settle for a ±3-5% margin instead of chasing ±1% precision, which would require tens of thousands of respondents.

Ausgearbeitetes Beispiel: Planung einer Umfrage

Sie möchten eine Konfidenz von 95 % und eine Fehlermarge von 5 %, ohne vorherige Schätzung des Anteils.

n = (1,96² × 0,5 × 0,5) / 0,05² = 0,9604 / 0,0025 ≈ 384,16

Aufrunden: n = 385

Bei der Stichprobengröße wird immer aufgerundet, niemals abgerundet – ein Bruchteil des Befragten ist nicht möglich, und durch Abrunden würden Sie Ihre Zielgenauigkeit knapp verfehlen.

Häufige Fehler, die es zu vermeiden gilt

  • Man geht davon aus, dass eine halbierte Fehlerspanne die Stichprobengröße verdoppelt – stattdessen wird sie ungefähr vervierfacht, da e quadriert wird.
  • 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.
  • Wenn man die endliche Bevölkerungskorrektur auf eine praktisch unendliche Bevölkerung anwendet (nationale Umfragen, Webverkehr) – ändert die Korrektur in diesem Maßstab kaum etwas.
  • Verwechslung der Proportionsformel mit der Mittelwertformel – die Mittelwertversion benötigt eine Schätzung der Standardabweichung, keinen Anteil.

Häufig gestellte Fragen

Warum ist die Stichprobengröße in der Statistik wichtig?

Eine zu kleine Stichprobe führt zu unzuverlässigen Schätzungen und großen Konfidenzintervallen. Eine angemessene Größe erkennt echte Effekte und hält die Fehlertoleranz innerhalb Ihres Zielwerts.

Welche Eingaben steuern Stichprobengrößenformeln?

Das Konfidenzniveau, die Fehlerspanne, die Populationsvariabilität und ob Sie einen Anteil oder einen Mittelwert schätzen, wirken sich alle auf die erforderliche Stichprobengröße aus.

Spielt die Bevölkerungsgröße immer eine Rolle?

Bei großen Populationen hängt die Stichprobengröße hauptsächlich von der Fehlerquote und der Variabilität ab. Für kleine endliche Populationen kann ein Korrekturfaktor das erforderliche n reduzieren.

Was ist statistische Aussagekraft?

Macht ist die Chance, einen Effekt zu erkennen, wenn einer existiert. Mangelhafte Studien lassen oft echte Erkenntnisse außer Acht; Die Stichprobenplanung gleicht Leistung, Kosten und Präzision aus.

Wie verwende ich diesen Stichprobengrößenrechner?

Wählen Sie den Studientyp aus, geben Sie das Konfidenzniveau, die Fehlerspanne und die geschätzte Variabilität ein und klicken Sie dann auf „Berechnen“, um die empfohlene Stichprobengröße anzuzeigen.

Warum sollte ich p = 0,5 verwenden, wenn ich den Bevölkerungsanteil nicht kenne?

When the true proportion is unknown, 50% is the safest assumption because p × (1 − p) — the term driving sample size — is at its maximum when p = 0.5. Any other split, like 20/80 or 90/10, produces a smaller calculated sample size, so using 50% guarantees your study is adequately powered no matter what the real proportion turns out to be.

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