표본 크기 계산기 신뢰 수준, 오차 범위, 및 인구에 따라 설문조사용 필요한 표본 크기를 계산합니다.

What Is 표본 크기 계산기?

샘플 크기 계산기는 통계적으로 유효한 설문조사 또는 연구를 위해 필요한 응답자나 관찰자의 수를 결정합니다. 이는 확신 수준( 얼마나 확실하게 알고 싶은지), 오차 범위(허용되는 오차 범위), 인구 규모(연구 대상이 되는 전체 그룹), 예상 비율(예상 결과 百分比)을 고려하여 계산됩니다. 계산기는 제공된 경우 유한ประช에 대한 수정을 적용하는 표준 샘플 크기 수식 사용합니다. 이 도구는 연구자, 마케터 및 설문조사 또는 실험을 설계하는 모든 사람에게 필수적입니다.

Why Use 표본 크기 계산기?

• 유한 집단 수정과 표준 통계 공식
• 80%에서 99.9%까지의 여러 신뢰 수준
• 선택적 인구 크기 조정
• z-점수 및 모든 계산 매개변수를 표시

Common Use Cases

시장 조사

고객 만족도 또는 제품 연구를 위한 설문 크기를 결정합니다.

학술 연구

논문 연구 또는 과학적 연구를 위한 샘플 크기를 계산합니다.

품질 통제

제조 공정을 위한 검사 샘플 크기를 결정합니다.

여론 조사

선거 또는 정책 연구를 위한 여론 조사를 계획합니다.

Technical Guide

무한 인구를 위한 샘플 크기 수식은 n₀ = (Z² × p × (1-p)) / E²이며, 여기서 Z는 확신 수준에 대한 z-점수, p는 예상 비율(최대값 0.5), E는 오차 범위입니다. 유한 인구의 경우 수정을 적용합니다: n = n₀ / (1 + (n₀-1)/N), 여기서 N은 인구 크기입니다. Z-점수: 80% → 1.282, 90% → 1.645, 95% → 1.960, 99% → 2.576. p = 0.5를 사용하면 가장 보수적인(큰) 샘플 크기가 제공됩니다. 유한 인구 수정은 표본이 인구의 5% 이상일 때显著해집니다.

Tips & Best Practices

• 1
  예상 비율이 불확실한 경우 p = 50%를 사용하세요. 이는 가장 큰 샘플을 제공합니다.
• 2
  신뢰도를 두 배로 늘리면 샘플 크기가 두 배가 되지 않습니다. 관계는 비선형입니다.
• 3
  오차 범위를 절반으로 줄이면 필요한 샘플 크기는 4배 증가합니다.
• 4
  10만 명 이상의 인구에서는 유한 수정의 효과가 최소화됩니다.

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Frequently Asked Questions

Q 좋은 샘플 크기는 무엇인가?

요구 사항에 따라 다릅니다. 95% 신뢰 수준과 5% 오차 범위로 큰 인구에서 약 385명의 응답자가 필요합니다. 더 작은 오차 범위를 위해서는 더大的 샘플이 필요합니다.

Q 어떤 신뢰 수준을 사용해야 합니까?

95%가 연구에서 가장 일반적인 표준입니다. 임상 연구 또는 의료 연구에는 99%를 사용하세요. 예비 또는 탐색적 연구에서는 90%로 충분할 수 있습니다.

Q 인구 크기가 중요합니까?

큰 인구(10만 명 이상)에서 필요한 샘플 크기는 거의 변경되지 않습니다. 유한 집단 수정은 인구의 상당 부분을 샘플링하는 경우에만 중요합니다.

Q 오차 범위란 무엇입니까?

오차 범위는 실제 인구 값이 예상되는 범위입니다. 5% 오차 범위는 결과가 보고된 값에서 ±5%일 수 있음을 의미합니다.

Q 예상 비율에 50%를 사용하는 이유는 무엇입니까?

50%를 사용하면 필요한 샘플 크기가 최대화되어 실제 결과와 관계없이 샘플이 충분히 큰지 확인할 수 있습니다. 합리적인 추정이 있는 경우 이를 사용하여 필요한 샘플을 줄일 수 있습니다.

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