Kalkulator wielkości próbki

Oblicz wymaganą wielkość próby do ankiet i badań, uwzględniając poziomy ufności i margines błędu.

Aby pomóc w nauce i odrabianiu zadań domowych — niezależnie sprawdzaj najważniejsze obliczenia.

Oceniony przez Redakcja CalculatorDrive Math · Ostatnia aktualizacja

Kalkulator

Zakres: 0,1% do 50%

Jeśli puste, stosuje się ostrożne oszacowanie 50%

Jeżeli jest podana, stosuje korektę populacji skończonej

Wprowadź poziom ufności, margines błędu i inne parametry, aby obliczyć wymaganą wielkość próbki.

Krótka odpowiedź

Wymagana wielkość próby rośnie wraz z tym, jak bardzo chcesz być pewien, i maleje, gdy akceptujesz większy margines błędu. Dla proporcji n = (z² × p × (1−p)) ÷ e², gdzie z pochodzi z poziomu ufności, p to oczekiwana proporcja (0,5, jeśli nie jest znana), a e to akceptowalny margines błędu. Węższe marginesy i większa pewność powodują zwiększenie wymaganej wielkości próby, często drastycznie.

Kluczowe wnioski

  • Obcięcie marginesu błędu o połowę zwiększa w przybliżeniu czterokrotnie wymaganą wielkość próby, ponieważ e jest kwadratowe w mianowniku.
  • Użycie p = 0,5, gdy prawdziwa proporcja jest nieznana, jest najbezpieczniejszym wyborem, ponieważ p(1−p) jest tam maksymalizowane — każde inne przypuszczenie wymagałoby jedynie mniejszej próbki, jeśli zgadłeś prawidłowo.
  • Znana, skończona wielkość populacji umożliwia zastosowanie poprawki, która znacząco zmniejsza wymaganą próbę w przypadku mniejszych populacji, ale nie robi dużej różnicy, gdy populacja jest znacznie większa niż próba.
  • Oszacowanie średniej wymaga oszacowania odchylenia standardowego populacji, a nie proporcji — te dwa typy obliczeń wykorzystują powiązane, ale różne formuły.

Wzór proporcji wielkości próby

n = (z² × p × (1 - p)) / e²

z pochodzi z poziomu ufności (1,96 dla 95%), p to oczekiwany odsetek populacji, a e to margines błędu wyrażony w postaci ułamkowej (5% = 0,05).

Dlaczego margines błędu dominuje we wzorze

Margines błędu Wymagane n (95% pewności, p=0,5)
10%97
5%385
2.5%1,537
1%9,604

Zmniejszenie o połowę marginesu błędu zwiększa mniej więcej czterokrotnie wielkość potrzebnej próby — dlatego sondaże ogólnokrajowe zazwyczaj przyjmują margines ±3–5%, zamiast dążyć do precyzji ±1%, co wymagałoby dziesiątek tysięcy respondentów.

Sprawdzony przykład: planowanie ankiety

You want 95% confidence and a 5% margin of error, with no prior estimate of the proportion.

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

Zaokrąglić w górę: n = 385

Wielkość próby zawsze zaokrągla się w górę, nigdy w dół — respondent ułamkowy nie jest możliwy, a zaokrąglenie w dół spowodowałoby, że dokładność byłaby niewiele niższa od docelowej.

Typowe błędy, których należy unikać

  • Oczekując, że margines błędu zmniejszony o połowę podwoi wielkość próby – zamiast tego zwiększa ją mniej więcej czterokrotnie, ponieważ e jest kwadratowe.
  • 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.
  • Zastosowanie poprawki na skończoną populację do faktycznie nieskończonej populacji (badania krajowe, ruch w sieci) — korekta prawie nic nie zmienia w tej skali.
  • Mylenie wzoru na proporcję ze wzorem na średnią — wersja średnia wymaga oszacowania odchylenia standardowego, a nie proporcji.

Często zadawane pytania

Dlaczego wielkość próby ma znaczenie w statystyce?

Zbyt mała próba daje niewiarygodne szacunki i szerokie przedziały ufności. Odpowiedni rozmiar wykrywa rzeczywiste efekty i utrzymuje margines błędu w obrębie celu.

Jakie dane wejściowe wpływają na formuły dotyczące wielkości próby?

Poziom ufności, margines błędu, zmienność populacji oraz to, czy szacuje się proporcję, czy średnią, wpływają na wymaganą wielkość próby.

Czy wielkość populacji zawsze ma znaczenie?

W przypadku dużych populacji wielkość próby zależy głównie od marginesu błędu i zmienności. W przypadku małych, skończonych populacji współczynnik korygujący może zmniejszyć wymagane n.

Co to jest moc statystyczna?

Moc to szansa na wykrycie efektu, jeśli taki istnieje. Badania o niewystarczającej mocy często nie uwzględniają prawdziwych wyników; Planowanie wielkości próbki równoważy moc, koszt i precyzję.

Jak korzystać z kalkulatora wielkości próbki?

Wybierz typ badania, wprowadź poziom ufności, margines błędu i szacowaną zmienność, a następnie kliknij Oblicz dla zalecanej wielkości próby.

Dlaczego powinienem używać p = 0,5, skoro nie znam proporcji populacji?

Gdy prawdziwa proporcja nie jest znana, najbezpieczniejszym założeniem jest 50%, ponieważ p × (1 - p) – termin określający wielkość próby – osiąga maksimum, gdy p = 0,5. Każdy inny podział, na przykład 20/80 lub 90/10, daje mniejszą obliczoną wielkość próbki, więc użycie 50% gwarantuje, że badanie będzie odpowiednio zasilane, niezależnie od tego, jaka okaże się rzeczywista proporcja.

More math calculators