နမူနာအရွယ်အစားဂဏန်းတွက်စက်
မှားယွင်းမှု၏ရည်မှန်းချက် margin အတွက် survey sample size ကိုရှာပါ။
သင်ရိုက်ထည့်သလိုရလဒ်များကို update လုပ်ပါ
ဤဂဏန်းတွက်စက်အကြောင်း
= 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 asadecimal. The sample size calculator 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 asadecimal. The sample size calculator 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 asadecimal. The sample size calculator uses the standard formula n = z²·p(1 − p) / e², where z is the critical value for the confidence level.Worked example: n = 1.96² × 0.5 × 0.5 ÷ 0.05² = 384.16 = 384.16When you supplya5% margin at 95% confidence with an unknown proportion (p = 0.5), n = 1.96² × 0.5 × 0.5 ÷ 0.05² = 384.16When you supplya5% margin of error and confidence levelWorked example: n = 1.96² × 0.5 × 0.5 × 0.05 ÷ 0.05 = 384.16When you supplya5% margin of error and confidence levelWorked example: n = 1.96² × 0.5 × 0.5 × 0.05 ÷ 0.05 = 384.16When you supplya5% margin of error and confidence levelWorked example: n = 1.96² × 0.5 × 0.5 × 0.05 ÷ 0.05 ÷ 0.05
မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ
နမူနာအရွယ်အစားဘယ်လိုတွက်ချက်သလဲ?
အခြေခံမူ formula ကို n = z²·p (1 − p) / e² ဖြစ်ပါသည်, နေရာ z ကိုယုံကြည်စိတ်ချရသောအရေးပါသောတန်ဖိုးဖြစ်ပါသည်, p ကိုမျှော်လင့်ထားအရေအတွက်နှင့်ဆယ်ပုံတစ်ပုံအဖြစ်အမှား၏ margin ကို e. သင်တစ်ဦးလူတစ်ဦး၏အစိတ်အပိုင်းကိုစစ်တမ်းမနိုင်သောကြောင့်ရလဒ်ကို rounded ဖြစ်ပါတယ်။
ပြီးပြည့်စုံသောလူဦးရေပြင်ဆင်မှုသည်အဘယ်နည်း။
သင့်ရဲ့လူဦးရေသေးငယ်တဲ့အခါ, သင်အခြေခံ formula ကိုအကြံပြုထက်နည်းနည်းတုံ့ပြန်မှုလိုအပ်. ပြင်ဆင် n = n₀ / (1 + (n₀ − 1) / N) ပြည်သူ့အရွယ်အစား N ကိုဘက်သို့နမူနာကိုလျှော့ချ. စံနမူနာတစ်ခုလုံး၏ကြီးမားသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သောအခါဒါဟာအရေးအကြီးဆုံးဖြစ်ပါသည်.
ဘယ်လောက်လူတွေငါ 95% ယုံကြည်မှုအဆင့်အတွက်လိုအပ်သလဲ?
95% ယုံကြည်မှုမှာ5% margin နှင့်သင်အကြောင်းကိုလိုအပ် 385 ဖြေဆိုသူများနှင့်အတူအဘယ်သူမျှမအရင်ခန့်မှန်းချက်; တစ် 3% margin အကြောင်းကိုလိုအပ် 1,068 နှင့် 1% margin အကြောင်းကို 9,604 ။
ဘာကြောင့်နမူနာအရွယ်အစားကို rounded ဖြစ်ပါတယ်။
သင်တစ်ဦးလူ၏အစိတ်အပိုင်းကို survey မနိုင်, ဒါကြောင့်မည်သည့်အပိုင်းပိုင်းရလဒ်ကိုနောက်ထပ်အပြည့်အဝနံပါတ်သို့ rounded ဖြစ်ပါတယ်။ rounding ထက် down ကိုအာမခံချက်အမှား၏ margin ကိုသင်၏ရည်မှန်းချက်ထက်မပိုကြီးတဲ့ဖြစ်ပါသည်.
လူဦးရေအရွယ်အစားကို လွတ်လပ်စွာ ထားသင့်သလား။
စံနှုန်း "အဆုံးမဲ့လူဦးရေ" စံနမူနာအရွယ်အစားပေးသော, ပြည်သူ့အရမ်းကြီးမားသို့မဟုတ်မသိသောအခါ zero (သို့မဟုတ် blank) တွင်ထားခဲ့သည်. မှန်ကန်သောပြုပြင်မှုအဓိပ္ပါယ်ရှိစွာနမူနာကိုလျှော့ချကြောင်းလုံလောက်သောသေးငယ်သောအခါသာအမှန်တကယ်လူဦးရေကိုဝင်ရောက်.
ငါလိုအပ်သောနမူနာအရွယ်အစားကိုဘယ်လိုလျှော့ချနိုင်သလဲ?
ချို့ယွင်းချက်၏ကြီးမားသော margin ကိုလက်ခံ, တစ်ဦးအနည်းငယ်ယုံကြည်မှုအဆင့်ကိုအသုံးပြု, သို့မဟုတ်သင်ယုံကြည်စိတ်ချရသောခန့်မှန်းချက်ရှိပါက 50% မှနောက်ထပ်အရေအတွက်ကိုထောက်ပံ့ပေးပါ။ ဤအသီးသီးက formula ကိုတောင်းဆိုမှုတုံ့ပြန်မှု၏အရေအတွက်ကိုလျှော့ချ.
API ကို — code ကိုမှဤဂဏန်းတွက်စက်ကိုအသုံးပြု
အခမဲ့ JSON endpoint အဖြစ်ဤဂဏန်းတွက်စက်ကိုခေါ် - လိုအပ်သော key ကိုမရှိ. query parameters တွေကိုသို့မဟုတ် JSON အဖြစ်အောက်ပါ Field Values ကိုပို့. ပြည့်စုံသော API ကိုစာရွက်စာတမ်းများကိုဖတ်ပါ →
အဆုံးသတ်ချက်
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);ရလဒ်များသာယေဘုယျလမ်းညွှန်မှုများအတွက်ခန့်မှန်းချက်ဖြစ်ကြသည်, မငွေကြေး, ဆေးဘက်ဆိုင်ရာသို့မဟုတ်အခွန်အကြံပေးချက်.