표본 크기 계산기

사용방법

1. 단일 비율, 단일 평균 또는 균형 잡힌 2비율 비교 등 귀하의 결정에 맞는 계획 모드를 선택하십시오.
2. 신뢰도 수준과 허용할 수 있는 최대 오차 한계를 입력하세요.
3. 현실적인 계획 비율 또는 시그마를 사용한 다음 결과를 반올림하여 수집할 최소 샘플로 처리합니다.

페이지가 계산하는 것

1. 선택한 모드는 하나의 비율, 하나의 평균 또는 두 개의 균형 비율에 대한 계획 공식을 설정합니다.
2. 페이지에서는 선택한 신뢰 수준을 사용하여 일치하는 정상 임계 값을 계산합니다.
3. 필요한 샘플 크기는 반올림되어 보고된 정밀도 목표가 충족되거나 약간 초과됩니다.

올바른 모드를 선택하는 방법

• 사용 한 비율 설문 조사 점유율, 승인률, 결함률 및 유사한 단일 비율 추정치.
• 사용 하나는 의미 출력이 분, 달러, 킬로그램 또는 시험 점수와 같은 실제 단위의 평균인 경우.
• 사용 두 가지 비율 두 비율 사이의 격차에 대한 균형 잡힌 A/B 추정을 원하고 검정력이 아닌 신뢰 구간 폭에 관심이 있는 경우.
• 실제 계획 질문이 "최소 효과를 감지할 가능성은 얼마나 됩니까?"인 경우 다음으로 이동하십시오. 전력 분석 이 페이지에 머무르는 대신.
• 다음 질문이 관찰된 결과가 중요한지 여부라면 계획에서 다음과 같은 분석 페이지로 이동하세요. t-테스트, 카이제곱 검정, 또는 CI 및 가설 테스트.

설문조사 vs 실험

설문 조사 크기 조정과 A/B 크기 조정은 종종 비슷하게 들리지만 서로 다른 계획 문제를 해결합니다. 설문조사 모드에서는 승인률이나 보급률 등 하나의 비율을 추정합니다. 2비율 모드는 균형 그룹에서 두 비율 사이의 차이를 추정합니다. 이 페이지의 두 모드 모두 테스트에서 최소 효과를 감지할 가능성에 대한 전력 분석 질문에 답하지 않습니다.

이해관계자가 "추정치가 ±3점 이내가 되도록 하려면 몇 개의 응답이 필요합니까?"라고 묻는다면 이 페이지가 올바른 시작입니다. "80% 검정력으로 +2점 상승을 감지하려면 몇 명의 사용자가 필요합니까?"라고 묻는다면 이는 검정력 분석 문제이므로 별도로 처리해야 합니다.

유한 인구 교정의 의미

표본이 전체 모집단의 의미 있는 부분인 경우 유한 모집단 보정이 중요합니다. 예를 들어, 400개 기록 중 180개 기록을 감사하는 것은 수백만 명의 도시 중 180명을 조사하는 것과 다릅니다. 모집단이 작은 경우 관측된 각 단위는 더 많은 불확실성을 제거하므로 필요한 표본은 모집단 무한 공식이 제안하는 것보다 작을 수 있습니다.

한정된 모집단이 알려진 설문조사, 감사 및 재고에 대해 유한 모집단 수정을 켭니다. 대규모 인구, 향후 트래픽 흐름 또는 실제 인구가 동일한 방식으로 고정되지 않는 A/B 테스트의 경우에는 그대로 두십시오.

사이즈 측정 후 해야 할 일

수집 후 계획 대신 추론을 원하는 경우 신뢰 구간 또는 카이제곱 워크플로로 이동하세요.

• T-테스트 계산기
  수집된 결과가 평균이고 신뢰 구간이나 테스트가 필요한 경우 다음에 이 방법을 사용하세요.
• 카이제곱 테스트 계산기
  데이터 수집 후 분할표 및 개수 기반 비교를 위해 다음을 사용하세요.
• 신뢰 구간 및 가설 테스트 마법사
  평균과 비율에 대한 더 광범위한 추론 워크플로를 원할 때 다음에 이것을 사용하십시오.
• 전력 분석 계산기
  계획 질문에 목표 전력 또는 최소 감지 가능한 효과에 대한 표본 크기가 필요한 경우 대신 이를 사용하십시오.
• 통계(추론 및 테스트)
  인접한 회귀, 분포 및 추론 페이지를 보려면 주제 허브로 돌아가세요.

자주 묻는 질문

관련 계산기

• T-테스트 계산기
• 카이제곱 테스트 계산기
• 신뢰구간 및 가설 검정 마법사
• 전력 분석 계산기
• 통계 추론 허브

설명(선택사항)

부하를 줄이기 위해 필요할 때만 주석을 가져옵니다.