Prøvestørrelsesregner

Find undersøgelsen stikprøvestørrelse for en målmargin af fejl.

%
%
De forventede resultater er fordelt. 50% er den mest konservative.
Samlet befolkning. Forlad 0 for en meget stor / ukendt befolkning.
Krævet stikprøvestørrelse
Før befolkningskorrektion

Resultater opdatere som du skriver.

Gav denne lommeregner dig det rigtige svar?

Om denne regnemaskine

Denne stikprøvestørrelse regnemaskine finder, hvor mange mennesker du har brug for at undersøge for en valgt fejlmargin og konfidensniveau ~ planlægningstrinet, før du kører en meningsmåling eller undersøgelse. Det bruger standardformlen n = z2·p(1 − p) / e2, hvor z er den kritiske værdi for konfidensniveauet, p den forventede andel og e målmarginen for fejl som decimal. Når du leverer en samlet population størrelse det også anvender en finite-population korrektion, n = n0 / (1 + (n0 − 1) / N), som sænker den krævede prøve, når du er i gang med at afbilde en stor brøkdel af en lille gruppe. En tabel viser prøven er nødvendig ved flere fælles margener af fejl, og resultatet er altid rundet op, fordi du ikke kan opmåling en brøkdel af en person. Arbejdet eksempel: for en 5% margin på 95% tillid med en ukendt andel (p = 0,5), n = 1,962 × 0,5 × 0,5! 0,05! 0,052 = 3,8416 × 0,25! 0,0025! 384.16, så du har brug for 385 respondenter. Stramning marginen til at trykker på 3% til at reducereer på en ca

Ofte stillede spørgsmål

Hvordan beregnes stikprøvestørrelsen?

Basisformlen er n = z2·p(1 − p) / e2, hvor z er den kritiske værdi for tilliden, p den forventede andel og e fejlmarginen som decimal. Resultatet rundes op, fordi du ikke kan undersøge en brøkdel af en person.

Hvad er den endelige befolkningskorrektion?

Når din befolkning er lille, skal du bruge færre svar end basisformlen antyder. Korrektionen n = n0 / (1 + (n0 − 1) / N) skrumper prøven mod befolkningsstørrelsen N. Det betyder mest, når prøven er en stor brøkdel af hele.

Hvor mange mennesker skal jeg bruge for at få 95% selvtillid?

Det afhænger af fejlmargenen, du kan acceptere. Ved 95% tillid med en 5% margin og ingen tidligere skøn du har brug for omkring 385 respondenter; en 3% margin behov omkring 1,068 og en 1% margin omkring 9.604.

Hvorfor rundes prøven op?

Man kan ikke undersøge en del af en person, så ethvert fraktioneret resultat rundes op til det næste hele tal. Afrunding op snarere end ned garanterer, at fejlmarginen ikke er større end dit mål.

Skal jeg lade befolkningen være tom?

Lad det være nul (eller blank), når befolkningen er meget stor eller ukendt, hvilket giver standarden "uendelig population" stikprøvestørrelse. Angiv en reel population kun, når det er lille nok, at korrektionen meningsfuldt reducerer prøven.

Hvordan kan jeg reducere den krævede prøvestørrelse?

Accepter en større fejlmargin, brug et lavere konfidensniveau eller giv en andel yderligere fra 50%, hvis du har et pålideligt skøn. Hver af disse sænker antallet af svar formlen krav.

❤️ Kærlighed Calculator.Free? Del det

𝕏  X Facebook Reddit
API! Brug denne regnemaskine fra kode

Kald denne lommeregner som et gratis JSON endpoint! ingen nøgle påkrævet. Send feltværdierne nedenfor som forespørgselsparametre eller JSON. Alt hvad du udelader bruger den samme standard denne side er fyldt med; en ukendt parameter er en 400, aldrig en tavs nul. Læs hele API- dokumenter →

Slutpunkt

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);

Resultaterne er skøn for generel vejledning, ikke finansiel, medicinsk eller skattemæssig rådgivning.