样本大小计算器
查找目标误差差的抽样调查大小。
输入结果时更新 。
关于此计算器
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.
经常问到的问题
如何计算样本规模?
基公式为 n = z2\p(1 - p) / e2, 其中 z 是信不信关键值, p 表示预期比例, e 误差是小数点。 结果被四舍五入, 因为无法测量一个人的分数 。
有限的人口调整是什么?
当您的人口少时,您需要的回复比基公式建议的数量少。更正 n= n0 / (1+ (0+-1)/N) 将样本缩缩到人口大小 N。 当样本占整体的很大比例时, 最重要的是 。
95%的自信水平需要多少人?
取决于您可以接受的误差幅度。 95%的置信度为5%的差幅,且没有先前的估计,您需要385个应答者;3%的差幅需要大约1 068个,1%的差幅需要9 604个。
为什么样本大小会四舍五入?
您无法测量一个人的一部分, 所以任何分数结果都会被四舍五入到下一个整数。 舍入而不是下拉保证误差不会大于您的目标 。
我是不是应该把人口数量空空空如也?
当人口非常大或未知时,将它留在零(或空白),这样就可以得出标准的“无限人口”样本大小。 只有当修正足够小,能够有意义地减少样本时,才输入真实人口。
我怎样才能减少所需的样本规模?
接受更大的误差、 使用较低的置信度, 或者在有可靠估计的情况下提供50%以上的比例。 每一个都降低了公式要求的响应次数 。
API - 使用代码中的计算器
将此计算器称为自由 JSON 端点 。 不需要按键 。 将字段值发送到下面作为查询参数或 JSON 。 任何您省略的, 都会使用相同的默认值, 此页面预填的默认值是预填的; 未知参数是 400, 而不是静音零 。 读取 API 全部文件 →
终点
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);成果仅是一般指导的估计数,而不是财务、医疗或税务咨询。