নমুনা আকার গণনাকারী

ভুলের একটি লক্ষ্য সীমার জন্য জরিপ নমুনা আকার খুঁজুন ।

%
%
আশা করা হচ্ছে যে, ফলাফলের ভাগ হবে। ৫০% সবচেয়ে বেশি সংরক্ষণশীল।
মোট জনসংখ্যা । খুব বড়/ অজানা জনসংখ্যার জন্য ০ রেখে দিন ।
প্রয়োজনীয় নমুনা মাপ —
জনসংখ্যা সংশোধন করার আগে —

টাইপ করার সময় ফলাফল আপডেট করা হবে ।

এই ক্যালকুলেটর কি আপনাকে সঠিক উত্তর দিয়েছে?

এই ক্যালকুলেটর সম্পর্কে

This sample size calculator finds how many people you need to survey for a chosen margin of error and confidence level — the planning step before you run a poll or study. It uses the standard formula n = z²·p(1 − p) / e², where z is the critical value for the confidence level, p the expected proportion and e the target margin of error as a decimal.

When you supply a total population size it also applies a finite-population correction, n = n₀ / (1 + (n₀ − 1)/N), which lowers the required sample when you are surveying a large fraction of a small group. A table shows the sample needed at several common margins of error, and the result is always rounded up because you cannot survey a fraction of a person.

Worked example: for a 5% margin at 95% confidence with an unknown proportion (p = 0.5), n = 1.96² × 0.5 × 0.5 ÷ 0.05² = 3.8416 × 0.25 ÷ 0.0025 ≈ 384.16, so you need 385 respondents. Tightening the margin to 3% pushes that to about 1,068. The default 50% proportion gives the largest, safest sample; entering a better estimate of the true proportion reduces it.

প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন

নমুনার আকার কিভাবে গণনা করা হয়?

মৌলিক সূত্র হল n = z²· p( 1 − p) / e², যেখানে z হল বিশ্বাসের গুরুত্বপূর্ণ মান, p হল আশা করা অংশ এবং e হল ভুলের সীমা দশমিক হিসাবে। ফলাফল রুপান্তরিত করা হয়েছে কারণ আপনি একটি ব্যক্তির একটি অংশের জরিপ করতে পারেন না।

সীমিত জনসংখ্যা সংশোধন কি?

যখন আপনার জনসংখ্যা ছোট, আপনি কম উত্তর প্রয়োজন যে মৌলিক সূত্র প্রস্তাব. সংশোধন n = n₀ / (১ + (n₀ − ১)/ N) জনসংখ্যা আকার N দিকে নমুনা ছোট করো । এটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ যখন নমুনা একটি বড় অংশের একটি পুরো.

কতজন লোকের দরকার ৯৫% বিশ্বাসযোগ্যতার জন্য?

এটা নির্ভর করে ভুলের মাত্রা আপনি যেটা গ্রহণ করতে পারেন তার উপর। ৯৫% বিশ্বাসযোগ্যতা, ৫% মাত্রা এবং কোন পূর্বাভাস না থাকার ক্ষেত্রে আপনার প্রায় ৩৮৫ জন উত্তরদাতা দরকার; ৩% মাত্রা হলে প্রায় ১০৬৮ জন এবং ১% মাত্রা হলে প্রায় ৯৬০৪ জন।

কেন নমুনার আকার রুপান্তরিত করা হচ্ছে?

আপনি একজন ব্যক্তির অংশের জরিপ করতে পারেন না, তাই যে কোন ভগ্নাংশ ফলাফল পরবর্তী পূর্ণসংখ্যার দিকে রুপান্তরিত করা হয়। নিচে রুপান্তরের পরিবর্তে উপরে রুপান্তর করা হয় যাতে ভুলের মাত্রা আপনার লক্ষ্যের চেয়ে বড় না হয়।

জনসংখ্যার আকার ফাঁকা রাখা উচিত কি?

জনসংখ্যা খুব বড় অথবা অজানা হলে এটি শূন্য রাখুন (বা ফাঁকা) । এর ফলে প্রাপ্ত হবে "অসীম জনসংখ্যা" নমুনার আকার । শুধুমাত্র তখনই সত্যিকার জনসংখ্যা লিখুন যখন তা যথেষ্ট ছোট হবে যাতে সংশোধন করে নমুনাটিকে যথার্থভাবে কমিয়ে আনা যায় ।

আমি কিভাবে প্রয়োজনীয় নমুনা আকার হ্রাস করতে পারি?

ভুলের একটি বড় মার্জিন গ্রহণ করো, একটি নিম্নতর বিশ্বাসের স্তর ব্যবহার করো, অথবা যদি আপনার একটি বিশ্বাসযোগ্য অনুমান থাকে তাহলে ৫০% থেকে একটি অংশ যোগ করো । এইগুলির প্রত্যেকটি ফর্মুলার প্রয়োজনীয় উত্তরের সংখ্যা কমিয়ে দেয় ।

সম্পর্কিত ক্যালকুলেটর

সমস্যার মার্জিন ক্যালকুলেটর নির্ভরযোগ্যতা অন্তরবর্তী গণনাকারী Z-স্কোর ক্যালকুলেটর

❤️ ভালবাসা Calculator.Free? শেয়ার করো

𝕏  X Facebook Reddit
API — কোড থেকে এই ক্যালকুলেটর ব্যবহার করুন

এই ক্যালকুলেটরকে একটি মুক্ত JSON Endpoint হিসাবে ডাকুন - কোন কী প্রয়োজন নেই। নিচের ক্ষেত্রগুলির মানগুলি অনুসন্ধান পরামিতি বা JSON হিসাবে প্রেরণ করুন। আপনি যা কিছু বাদ দেন তা এই পাতার পূর্ব- পূরণকৃত ডিফল্ট ব্যবহার করে; অজানা প্যারামিটার হল ৪০০, কখনো নিরব শূন্য নয় । সম্পূর্ণ API ডকুমেন্টেশন পড়ুন →

শেষ বিন্দু

GET https://calculator.free/api/v1/sample-size/

curl

curl "https://calculator.free/api/v1/sample-size/?conf=1.96&e=5"

JavaScript fetch()

const r = await fetch(
  "https://calculator.free/api/v1/sample-size/?" + new URLSearchParams({
    "conf": "1.96",
    "e": "5"
  }));
const data = await r.json();
console.log(data.results);

ফলাফল সাধারণ নির্দেশনা জন্য শুধুমাত্র অনুমান, আর্থিক, চিকিৎসা বা কর পরামর্শ নয়।