Calcolatore dimensioni campione
Trova la dimensione del campione per un margine di errore target.
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A proposito di questa calcolatrice
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.
Domande frequenti
Come si calcola la dimensione del campione?
La formula base è n = z2·p(1 − p) / e2, dove z è il valore critico di fiducia, p la proporzione attesa ed e il margine di errore come decimale. Il risultato è arrotondato perché non è possibile rilevare una frazione di una persona.
Qual è la correzione della popolazione finita?
Quando la popolazione è piccola, è necessario ridurre le risposte rispetto alla formula base. La correzione n = n0 / (1 + (n0 − 1)/N) restringe il campione verso la dimensione della popolazione N. Importa di più quando il campione è una grande frazione dell'intero.
Quante persone mi servono per un livello di fiducia del 95%?
Dipende dal margine di errore che si può accettare. Al 95% di fiducia con un margine del 5% e nessuna stima preliminare è necessario circa 385 risposte; un 3% di margine richiede circa 1.068 e un 1% di margine circa 9.604.
Perché la dimensione del campione è arrotondata?
Non è possibile effettuare un sondaggio su una parte di una persona, quindi qualsiasi risultato frazionario viene arrotondato al numero intero successivo. Radunarsi piuttosto che scendere garantisce che il margine di errore non è più grande del vostro obiettivo.
Dovrei lasciare la popolazione in bianco?
Lasciarlo a zero (o vuoto) quando la popolazione è molto grande o sconosciuta, che dà la dimensione standard del campione "popolazione infinita." Inserisci una popolazione reale solo quando è abbastanza piccola che la correzione riduce significativamente il campione.
Come posso ridurre la dimensione del campione richiesto?
Accettare un margine di errore più ampio, utilizzare un livello di confidenza più basso, o fornire una proporzione più lontano dal 50% se si dispone di una stima affidabile. Ognuno di questi riduce il numero di risposte richieste dalla formula.
API Hoppenstedt utilizzare questa calcolatrice dal codice
Chiama questa calcolatrice come un endpoint JSON Gratis non è necessaria alcuna chiave. Invia i valori del campo sotto come parametri di query o JSON. Qualsiasi cosa ometterete usa lo stesso valore predefinito di questa pagina; un parametro sconosciuto è un 400, mai uno zero silenzioso. Leggi tutti i documenti API →
Punto finale
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);I risultati sono stime solo per gli orientamenti generali, non per i consigli finanziari, medici o fiscali.