Calcolatore della dimensione del campione

Calcola la dimensione del campione richiesta per indagini e studi con livelli di confidenza e margine di errore.

Per l'aiuto nell'apprendimento e nei compiti: verifica i calcoli critici in modo indipendente.

Recensito da Comitato editoriale di CalculatorDrive Math · Ultimo aggiornamento

Calcolatrice

Intervallo: dallo 0,1% al 50%

Se vuoto, utilizza una stima conservativa del 50%

Se fornito, applica la correzione della popolazione finita

Inserisci il livello di confidenza, il margine di errore e altri parametri per calcolare la dimensione del campione richiesta.

La risposta breve

La dimensione del campione richiesta aumenta in base alla tua sicurezza e si riduce quando accetti un margine di errore maggiore. Per una proporzione, n = (z² × p × (1−p)) ÷ e², dove z deriva dal livello di confidenza, p è la proporzione prevista (0,5 se sconosciuta) ed e è il margine di errore accettabile. Margini più ristretti e una maggiore confidenza aumentano la dimensione del campione richiesto, spesso in modo drammatico.

Punti chiave

  • Tagliare il margine di errore a metà quadruplica all’incirca la dimensione del campione richiesta, poiché e è quadrato al denominatore.
  • Usare p = 0,5 quando la proporzione reale è sconosciuta è la scelta più sicura, poiché lì p(1−p) è massimizzato: qualsiasi altra ipotesi richiederebbe solo un campione più piccolo se si indovinasse.
  • Una dimensione di popolazione nota e finita consente di applicare una correzione che riduce significativamente il campione richiesto per popolazioni più piccole, ma fa poca differenza quando la popolazione è molto più grande del campione.
  • La stima di una media richiede una stima della deviazione standard della popolazione, non di una proporzione: i due tipi di calcolo utilizzano formule correlate ma diverse.

La formula proporzionale della dimensione del campione

n = (z² × p × (1 − p)) / e²

z deriva dal livello di confidenza (1,96 per il 95%), p è la proporzione prevista della popolazione ed e è il margine di errore espresso come decimale (5% = 0,05).

Perché il margine di errore domina la formula

Margine di errore N richiesto (confidenza al 95%, 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.

Esempio realizzato: pianificazione di un sondaggio

Si desidera una confidenza del 95% e un margine di errore del 5%, senza alcuna stima preventiva della proporzione.

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

Arrotondamento per eccesso: n = 385

La dimensione del campione viene sempre arrotondata per eccesso, mai per difetto: un intervistato frazionario non è possibile e l'arrotondamento per difetto ti lascerebbe poco al di sotto della precisione target.

Errori comuni da evitare

  • Aspettarsi un margine di errore dimezzato per raddoppiare la dimensione del campione, invece la quadruplica all’incirca, poiché e è quadrato.
  • 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.
  • Applicando la correzione della popolazione finita a una popolazione effettivamente infinita (indagini nazionali, traffico web): la correzione non cambia quasi nulla su quella scala.
  • Confondere la formula della proporzione con la formula della media: la versione media necessita di una stima della deviazione standard, non di una proporzione.

Domande frequenti

Perché la dimensione del campione è importante nelle statistiche?

Un campione troppo piccolo produce stime inaffidabili e intervalli di confidenza ampi. Una dimensione adeguata rileva gli effetti reali e mantiene il margine di errore entro il target.

Quali input guidano le formule relative alla dimensione del campione?

Il livello di confidenza, il margine di errore, la variabilità della popolazione e la stima di una proporzione o di una media influiscono tutti sulla dimensione del campione richiesta.

La dimensione della popolazione è sempre importante?

Per popolazioni di grandi dimensioni, la dimensione del campione dipende principalmente dal margine di errore e dalla variabilità. Per popolazioni finite piccole, un fattore di correzione può ridurre n richiesto.

Cos’è il potere statistico?

Il potere è la possibilità di rilevare un effetto quando ne esiste uno. Gli studi sottodimensionati spesso mancano di risultati reali; la pianificazione delle dimensioni del campione bilancia potenza, costo e precisione.

Come utilizzo questo calcolatore della dimensione del campione?

Seleziona il tipo di studio, inserisci il livello di confidenza, il margine di errore e la variabilità stimata, quindi fai clic su Calcola per la dimensione del campione consigliata.

Perché dovrei usare p = 0,5 quando non conosco la proporzione della popolazione?

Quando la proporzione reale non è nota, il 50% è l’ipotesi più sicura perché p × (1 − p) – il termine che guida la dimensione del campione – è al suo massimo quando p = 0,5. Qualsiasi altra suddivisione, come 20/80 o 90/10, produce una dimensione del campione calcolata più piccola, quindi l'utilizzo del 50% garantisce che il tuo studio abbia una potenza adeguata, indipendentemente da quale sia la proporzione reale.

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