Örnek Boyutu Hesaplayıcı

Anketler ve çalışmalar için gerekli örneklem büyüklüğünü güven düzeyleri ve hata payı ile hesaplayın.

Öğrenme ve ev ödevi yardımı için kritik hesaplamaları bağımsız olarak doğrulayın.

İnceleyen CalculatorDrive Matematik Yayın Kurulu · Son güncelleme

Hesap Makinesi

Range: 0.1% to 50%

Boşsa %50'lik ihtiyatlı tahmin kullanılır

Sağlandığı takdirde sonlu popülasyon düzeltmesini uygular

Gerekli numune boyutunu hesaplamak için güven düzeyini, hata marjını ve diğer parametreleri girin.

The short answer

Gerekli örneklem büyüklüğü, kendinize ne kadar güvenmek istediğinize bağlı olarak büyür ve daha büyük bir hata marjını kabul ettikçe küçülür. Bir oran için, n = (z² × p × (1−p)) ÷ e²; burada z, güven düzeyinizden gelir, p beklenen orandır (bilinmiyorsa 0,5) ve e, kabul edilebilir hata marjınızdır. Daha dar marjlar ve daha yüksek güven, gerekli örnek boyutunu genellikle önemli ölçüde artırır.

Temel çıkarımlar

  • Payda e'nin karesi olduğundan hata marjını yarıya indirmek gerekli örnek boyutunu kabaca dört katına çıkarır.
  • Using p = 0.5 when the true proportion is unknown is the safest choice, since p(1−p) is maximized there — any other guess would only need a smaller sample if you happened to guess right.
  • A known, finite population size lets you apply a correction that meaningfully reduces the required sample for smaller populations, but makes little difference once the population is much larger than the sample.
  • Estimating a mean requires an estimate of the population's standard deviation, not a proportion — the two calculation types use related but different formulas.

The proportion sample size formula

n = (z² × p × (1 – p)) / e²

z comes from the confidence level (1.96 for 95%), p is the expected population proportion, and e is the margin of error expressed as a decimal (5% = 0.05).

Why margin of error dominates the formula

Margin of error Gerekli n (%95 güven, p=0,5)
10%97
5%385
2.5%1,537
1%9,604

Hata marjını yarıya indirmek, ihtiyaç duyulan örnek boyutunu kabaca dört katına çıkarır; bu nedenle ulusal anketler, onbinlerce katılımcıyı gerektiren ±%1 kesinlik peşinde koşmak yerine genellikle ±%3-5 marjına razı olur.

Worked example: planning a survey

Orana ilişkin önceden bir tahmin olmaksızın %95 güven ve %5 hata marjı istiyorsunuz.

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

Toplama: n = 385

Örneklem boyutu her zaman yukarıya yuvarlanır, asla aşağıya yuvarlanmaz; kesirli bir yanıtlayıcı mümkün değildir ve aşağı yuvarlama sizi hedef kesinliğinizin çok az gerisinde bırakır.

Common mistakes to avoid

  • Expecting a halved margin of error to double the sample size — it roughly quadruples it instead, since e is squared.
  • 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.
  • Applying the finite population correction to an effectively infinite population (national surveys, web traffic) — the correction barely changes anything at that scale.
  • Oran formülünü ortalama formülle karıştırmak; ortalama versiyonun orantıya değil, standart sapma tahminine ihtiyacı vardır.

Sıkça Sorulan Sorular

İstatistiklerde örneklem büyüklüğü neden önemlidir?

Çok küçük bir örnek güvenilmez tahminlere ve geniş güven aralıklarına neden olur. Yeterli boyut, gerçek efektleri algılar ve hata marjını hedefiniz dahilinde tutar.

Örneklem büyüklüğü formüllerini hangi girdiler yönlendirir?

Güven düzeyi, hata payı, popülasyon değişkenliği ve bir oran mı yoksa bir ortalama mı tahmin ettiğinizin tümü gerekli örneklem büyüklüğünü etkiler.

Nüfus büyüklüğü her zaman önemli midir?

Büyük popülasyonlar için örneklem büyüklüğü esas olarak hata payına ve değişkenliğe bağlıdır. Küçük sonlu popülasyonlar için bir düzeltme faktörü gerekli n'yi azaltabilir.

İstatistiksel güç nedir?

Güç, bir etki varken onu tespit etme şansıdır. Yeterli güce sahip olmayan çalışmalar sıklıkla gerçek bulguları kaçırıyor; Örnek boyutu planlaması güç, maliyet ve hassasiyeti dengeler.

Bu örnek boyutu hesaplayıcıyı nasıl kullanırım?

Çalışma türünü seçin, güven düzeyini, hata marjını ve tahmini değişkenliği girin, ardından önerilen örnek boyutu için Hesapla'ya tıklayın.

Nüfus oranını bilmediğim halde neden p = 0,5 kullanmalıyım?

Gerçek oran bilinmediğinde %50 en güvenli varsayımdır çünkü p × (1 - p) — örnek boyutunu belirleyen terim — p = 0,5 olduğunda maksimumdadır. 20/80 veya 90/10 gibi diğer herhangi bir bölünme, daha küçük bir hesaplanmış örnek boyutu üretir; dolayısıyla %50'nin kullanılması, gerçek oran ne olursa olsun çalışmanızın yeterli düzeyde güç aldığını garanti eder.

More math calculators