Kalkulator Saiz Sampel

Kira saiz sampel yang diperlukan untuk tinjauan dan kajian dengan tahap keyakinan dan margin ralat.

Untuk bantuan pembelajaran dan kerja rumah — sahkan pengiraan kritikal secara bebas.

Disemak oleh Papan Editorial Matematik CalculatorDrive · Kemas kini terakhir

Kalkulator

Julat: 0.1% hingga 50%

Jika kosong, gunakan anggaran konservatif sebanyak 50%

Jika disediakan, gunakan pembetulan populasi terhingga

Masukkan tahap keyakinan, margin ralat dan parameter lain untuk mengira saiz sampel yang diperlukan.

Jawapan ringkas

Saiz sampel yang diperlukan bertambah dengan seberapa yakin yang anda mahukan dan mengecil apabila anda menerima margin ralat yang lebih besar. Untuk perkadaran, n = (z² × p × (1−p)) ÷ e², di mana z datang daripada tahap keyakinan anda, p ialah perkadaran yang dijangkakan (0.5 jika tidak diketahui), dan e ialah margin ralat anda yang boleh diterima. Margin yang lebih ketat dan keyakinan yang lebih tinggi kedua-duanya meningkatkan saiz sampel yang diperlukan, selalunya secara mendadak.

Pengambilan utama

  • Memotong margin ralat pada separuh kira-kira empat kali ganda saiz sampel yang diperlukan, kerana e adalah kuasa dua dalam penyebut.
  • Menggunakan p = 0.5 apabila perkadaran sebenar tidak diketahui adalah pilihan paling selamat, kerana p(1−p) dimaksimumkan di sana — sebarang tekaan lain hanya memerlukan sampel yang lebih kecil jika anda meneka dengan betul.
  • Saiz populasi terhingga yang diketahui membolehkan anda menggunakan pembetulan yang secara bermakna mengurangkan sampel yang diperlukan untuk populasi yang lebih kecil, tetapi membuat sedikit perbezaan apabila populasi jauh lebih besar daripada sampel.
  • Menganggarkan min memerlukan anggaran sisihan piawai populasi, bukan perkadaran — kedua-dua jenis pengiraan menggunakan formula yang berkaitan tetapi berbeza.

Formula saiz sampel perkadaran

n = (z² × p × (1 − p)) / e²

z datang daripada tahap keyakinan (1.96 untuk 95%), p ialah nisbah populasi yang dijangkakan, dan e ialah margin ralat yang dinyatakan sebagai perpuluhan (5% = 0.05).

Mengapa margin ralat menguasai formula

Margin kesilapan Diperlukan n (95% keyakinan, p=0.5)
10%97
5%385
2.5%1,537
1%9,604

Mengurangkan separuh margin ralat secara kasar menggandakan saiz sampel yang diperlukan — inilah sebabnya tinjauan nasional biasanya menetapkan margin ±3-5% dan bukannya mengejar ketepatan ±1%, yang memerlukan puluhan ribu responden.

Contoh kerja: merancang tinjauan

Anda mahukan keyakinan 95% dan margin ralat 5%, tanpa anggaran perkadaran terlebih dahulu.

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

Bundarkan: n = 385

Saiz sampel sentiasa dibundarkan ke atas, tidak pernah ke bawah — responden pecahan tidak boleh dilakukan dan penggenapan ke bawah akan menyebabkan anda tidak mencapai ketepatan sasaran anda.

Kesilapan biasa yang perlu dielakkan

  • Menjangkakan margin ralat yang dibelah dua untuk menggandakan saiz sampel - ia lebih kurang empat kali ganda sebaliknya, kerana e adalah kuasa dua.
  • 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.
  • Menggunakan pembetulan populasi terhingga kepada populasi yang tidak terhingga berkesan (tinjauan nasional, trafik web) — pembetulan hampir tidak mengubah apa-apa pada skala itu.
  • Mengelirukan formula perkadaran dengan formula min — versi min memerlukan anggaran sisihan piawai, bukan perkadaran.

Soalan Lazim

Mengapa saiz sampel penting dalam statistik?

Sampel yang terlalu kecil menghasilkan anggaran yang tidak boleh dipercayai dan selang keyakinan yang luas. Saiz yang mencukupi mengesan kesan sebenar dan mengekalkan margin ralat dalam sasaran anda.

Apakah input yang mendorong formula saiz sampel?

Tahap keyakinan, margin ralat, kebolehubahan populasi dan sama ada anda menganggarkan bahagian atau min semuanya mempengaruhi saiz sampel yang diperlukan.

Adakah saiz populasi sentiasa penting?

Bagi populasi yang besar, saiz sampel bergantung terutamanya pada margin ralat dan kebolehubahan. Untuk populasi terhingga kecil, faktor pembetulan boleh mengurangkan n yang diperlukan.

Apakah kuasa statistik?

Kuasa ialah peluang untuk mengesan kesan apabila sesuatu itu wujud. Kajian yang kurang berkuasa sering terlepas penemuan sebenar; Perancangan saiz sampel mengimbangi kuasa, kos dan ketepatan.

Bagaimanakah cara saya menggunakan kalkulator saiz sampel ini?

Pilih jenis kajian, masukkan tahap keyakinan, margin ralat dan anggaran kebolehubahan, kemudian klik Kira untuk saiz sampel yang disyorkan.

Mengapakah saya perlu menggunakan p = 0.5 apabila saya tidak mengetahui perkadaran populasi?

Apabila perkadaran sebenar tidak diketahui, 50% adalah andaian paling selamat kerana p × (1 − p) — istilah saiz sampel memandu — berada pada tahap maksimum apabila p = 0.5. Sebarang pemisahan lain, seperti 20/80 atau 90/10, menghasilkan saiz sampel terkira yang lebih kecil, jadi menggunakan 50% menjamin kajian anda dikuasakan secukupnya tidak kira apa perkadaran sebenar yang ternyata.

More math calculators