사용 방법
- 단일 비율, 단일 평균, 균형 잡힌 2비율 비교 중 계획 질문에 맞는 모드를 선택하세요.
- 신뢰도 수준과 허용할 수 있는 최대 오차 한계를 입력하세요.
- 현실적인 계획 비율이나 표준편차를 넣고, 반올림된 결과를 수집할 최소 표본 수로 사용하세요.
세 가지 표본 크기 계획 워크플로
승인률, 결함률, 전환율처럼 하나의 비율을 추정하기 위한 설문조사식 표본 크기가 필요할 때 사용하세요.
입력
승인률, 결함률, 보급률, 응답 비율처럼 출력이 하나의 비율일 때 설문조사나 감사를 계획합니다.
대기 시간, 온도, 점수, 비용처럼 실제 단위로 측정되는 평균을 추정할 때 사용합니다.
예상 비율 차이가 선택한 신뢰수준의 목표 오차 한계 안에 들어오도록 균형 잡힌 A/B 그룹을 계획합니다.
이 모드는 그룹 크기가 같다고 가정하며, 검정력이나 최소 검출 효과가 아니라 신뢰 구간 폭에 초점을 둡니다.
페이지가 계산하는 것
- 선택한 모드는 하나의 비율, 하나의 평균 또는 두 개의 균형 비율에 대한 계획 공식을 설정합니다.
- 선택한 신뢰수준에 맞는 정규분포 임계값을 계산합니다.
- 필요한 표본 크기는 올림 처리되어 보고한 정밀도 목표를 충족하거나 조금 더 보수적으로 만듭니다.
올바른 모드를 선택하는 방법
- 설문조사 응답 비율, 승인률, 결함률처럼 하나의 비율을 추정할 때는 한 비율을 사용하세요.
- 분, 원, 킬로그램, 시험 점수처럼 실제 단위의 평균을 추정할 때는 하나의 평균을 사용하세요.
- 두 비율 차이를 균형 잡힌 A/B 그룹으로 추정하고, 검정력보다 신뢰 구간 폭이 중요할 때는 두 비율을 사용하세요.
- 실제 질문이 "최소 효과를 감지할 가능성은 얼마나 됩니까?"라면 이 페이지가 아니라 검정력 분석을 사용하세요.
- 관찰된 결과가 통계적으로 유의한지 확인하려면 계획을 마친 뒤 t 검정, 카이제곱 검정, 또는 신뢰 구간·가설 검정으로 이동하세요.
설문조사 vs 실험
설문조사 표본 산정과 A/B 표본 산정은 비슷해 보이지만 서로 다른 계획 문제를 다룹니다. 설문조사 모드에서는 승인률이나 보급률처럼 하나의 비율을 추정합니다. 2비율 모드는 균형 잡힌 두 그룹 사이의 비율 차이를 추정합니다. 두 모드 모두 검정에서 최소 효과를 감지할 가능성을 계산하는 검정력 분석은 아닙니다.
이해관계자가 "추정치가 ±3점 이내가 되려면 몇 개의 응답이 필요합니까?"라고 묻는다면 이 페이지가 적절한 시작점입니다. "80% 검정력으로 +2점 상승을 감지하려면 몇 명의 사용자가 필요합니까?"라고 묻는다면 검정력 분석으로 따로 다루어야 합니다.
유한 모집단 보정의 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 모집단을 알고 있는 설문조사, 감사, 재고 조사에서는 유한 모집단 보정을 켜세요. 대규모 모집단, 향후 트래픽 흐름, 실제 모집단이 고정되어 있지 않은 A/B 테스트에서는 꺼 둡니다.
크기를 정한 뒤 다음 단계
수집 후 계획 대신 추론을 원하는 경우 신뢰 구간 또는 카이제곱 워크플로로 이동하세요.
- t 검정 계산기수집한 결과가 평균이고 신뢰 구간이나 검정이 필요할 때 다음 단계로 사용하세요.
- 카이제곱 검정 계산기데이터 수집 후 분할표나 개수 기반 비교를 분석할 때 사용하세요.
- 신뢰 구간·가설 검정 마법사평균과 비율에 대한 더 넓은 추론 워크플로가 필요할 때 사용하세요.
- 검정력 분석 계산기계획 질문이 목표 검정력이나 최소 검출 효과에 필요한 표본 크기라면 대신 사용하세요.
- 통계(추론 및 테스트)인접한 회귀, 분포 및 추론 페이지를 보려면 주제 허브로 돌아가세요.
자주 묻는 질문
검정력 분석 도구 대신 언제 이 페이지를 쓰나요?
목표가 추정 정밀도라면 이 페이지를 사용하세요. 신뢰 구간이나 비율 추정치가 선택한 오차 한계 안에 들어오도록 계획할 수 있습니다. 지정한 검정력으로 최소 효과를 감지하는 것이 목표라면 검정력 분석 도구를 사용하세요.
50%가 가장 큰 설문조사 표본 크기를 만드는 이유는 무엇인가요?
단일 비율에서는 p = 0.50 근처에서 분산이 가장 큽니다. 그래서 필요한 표본 크기가 보수적으로 계산됩니다. 실제 비율이 50%에서 멀다는 사전 근거가 있다면 필요한 표본은 더 작을 수 있습니다.
유한 모집단 보정은 무엇을 바꾸나요?
유한 모집단 보정은 제한된 모집단에서 추출하고 계획 표본이 그 모집단의 의미 있는 비중을 차지할 때 필요한 표본 수를 줄입니다. 소규모 모집단을 대상으로 한 설문조사나 감사에서 특히 중요합니다.
A/B 모드는 검정력을 계산하나요?
아니요. 이 페이지의 A/B 모드는 목표 신뢰 구간 폭에 대해 균형 잡힌 2비율 표본 크기를 계획합니다. 가설 검정력 또는 최소 감지 가능한 효과 워크플로는 포함되지 않습니다.
공유 URL에 내가 입력한 내용이 포함되어 있나요?
아니요. 공유 URL은 모드, 신뢰도, 유한 모집단 수정 활성화 여부 등 간단한 설정만 저장합니다. 입력한 숫자 값은 브라우저에 그대로 유지됩니다.
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