必要サンプルサイズの計算
平均または比率の目標誤差幅に必要な標本数を見積もり、任意の有限母集団補正を反映して切り上げます。
計算結果
結果
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計算手順
手順を1つずつ、またはまとめて表示できます。現在の入力値を使った計算手順です。
計算方法
標準偏差または比率が仮定された通常の計画式を使用する。置換なしでサンプリングされた既知の有限母集団の場合、サンプリング分数の分散を調整する。必要なカウントを上回って、結果のモデルマージンを報告します。
Mean n0=(zσ/E)²; proportion n0=z²p(1−p)/E²; finite n=Nn0/(N+n0−1)
計算例
95%信頼度、5パーセントポイントマージン、計画比率 50% に対して、大人口計算は385 の観測値を必要とする。 1000 の有限な母集団に対して、補正された数は 278 である。
前提条件と入力上の注意
これは単純なランダムサンプルの通常の近似計画であり、カバレッジの保証やパワー分析の計算ではありません。比率の場合、マージンは相対的なパーセントではなく、パーセンテージポイントであり、pは厳密に0から100%の範囲でなければならない。計画比率がない場合に50%を使用する。平均的な計画性には、肯定的なSDと絶対的なマージンが必要である。有限個の数は整数 1 - 1e9 であり、サポートされている必要数は最大 1e9 である。クラスタリング、非応答、重み付け、および設計エフェクトは自動的に追加されない。
参考資料： 平均のサンプルサイズ計画
このツールの使い方
自分の値を入力できますか？
はい。入力例をご自身の値に変更してください。結果・計算手順・表・対応する図が入力に応じて更新されます。空欄や無効な値がある場合は結果を消去し、不足した入力を自動的に例の値で補うことはありません。
結果は厳密ですか？
浮動小数点演算を使用し、表示時に丸めています。計算式・前提条件・記載されたデータ精度を確認して結果を解釈してください。
入力内容は送信されますか？
計算はブラウザー内で行います。アカウント・ファイルのアップロード・外部AIサービスは不要です。ページを再読み込みすると入力値は保持されません。
要約統計量から母平均の両側信頼区間を求めます。標本標準偏差のt分布、または既知の母標準偏差のz分布を選べます。
標本の比率を既知母集団に適用し、論理的に可能な件数範囲と、小さい抽出率の場合のWilson標本区間を比較します。
有限母集団から非復元抽出する場合の指定成功回数・裾確率を求め、可能な回数と正確な組合せ分数を表示します。
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