მოდელის ზომის კალკულატორი
Find the survey sample size for a target margin of error.
შედეგები ახლდება ტექსტის შეყვანისას.
ამ კალკულატორის შესახებ
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.
ხშირად დასმული კითხვები
როგორ ითვლება მაგალითის ზომა?
საფუძველი ფორმულა არის n = z²· p( 1 − p) / e², სადაც z არის ნდობის კრიტიკული მნიშვნელობა, p არის მოსალოდნელი პროპორცია და e არის შეცდომის ზღვარი ათეულის სახით. შედეგი დახრილია ზემოთ, რადგან თქვენ არ შეგიძლიათ გამოკითხოთ ადამიანის ნახევარი.
What is the finite population correction?
როდესაც თქვენი მოსახლეობა პატარაა, თქვენ ნაკლები პასუხი გჭირდებათ, ვიდრე საფუძვლიანი ფორმულა გთავაზობთ. კორექცია n = n₀ / (1 + (n₀ − 1)/ N) მცირებს ნიმუშს მოსახლეობის ზომის N მიმართ. ეს ყველაზე მნიშვნელოვანია, როდესაც ნიმუში მთლიანობის დიდი ნაწილია.
How many people do I need for a 95% confidence level?
It depends on the margin of error you can accept. At 95% confidence with a 5% margin and no prior estimate you need about 385 respondents; a 3% margin needs about 1,068 and a 1% margin about 9,604.
Why is the sample size rounded up?
თქვენ არ შეგიძლიათ კითხვა ადამიანის ნაწილს, ასე რომ ნებისმიერი ნაწილობრივი შედეგი მოჭრილია შემდეგ მთლიან რიცხვამდე. ზემოთ დაჭრილი, ვიდრე ქვემოთ გარანტიას იძლევა შეცდომის მარცხენა არ არის უფრო დიდი, ვიდრე თქვენი მიზანი.
Should I leave the population size blank?
დატოვეთ ნულს (ან ცარიელი), თუ მოსახლეობა ძალიან დიდია ან უცნობია, რაც ნიშნავს სტანდარტულ "უსასრულო მოსახლეობის" ნიმუშის ზომას. მიუთითეთ რეალური მოსახლეობა მხოლოდ მაშინ, თუ ის საკმარისად პატარაა, რომ კორექციამ ნიმუშის ზომა მნიშვნელოვნად შეამციროს.
როგორ შემიძლია მოდელის ზომის შემცირება?
მიიღეთ შეცდომის უფრო დიდი ზღვარი, გამოიყენეთ დაბალი დამოკიდებულების დონე ან მიეცით პროპორცია 50% - დან უფრო მეტი, თუ თქვენ გაქვთ საიმედო შეფასება. ყოველი ეს მოქმედება ამცირებს ფორმულისთვის საჭირო პასუხების რაოდენობას.
API - გამოიყენეთ ეს კალკულატორი კოდისგან
ამ კალკულატორის გამოძახება როგორც უფასო JSON დასასრული - ღილაკი არ არის საჭირო. ქვემოთ მოცემული ველი პარამეტრების ან JSON- ის სახით გაგზავნეთ. ყველა თქვენ მიერ გამოტოვებული პარამეტრის გამოყენებისას იგივე ნაგულისხმევი პარამეტრები გამოიყენება, რაც ამ გვერდზეა; უცნობი პარამეტრის ნომერი არის 400, არასდროს დუმილის ნულს. API დოკუმენტაციის სრული წაკითხვა →
დასასრული
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);Results are estimates for general guidance only, not financial, medical or tax advice.