샘플량 계산기
표본량을 찾아내다
이 계산기는 필요한 통계 구속조건을 충족하는 데 필요한 최소 샘플 수를 계산합니다.
오차 폭을 찾아내다
이 계산기는 관찰이나 조사의 오차 범위나 신뢰 구간을 제공한다.
통계학에서는 일반적으로 인구 중 제한된 수의 개인을 연구하여 인구 정보, 즉 인구가 샘플링되고 샘플의 특성이 전체 인구를 나타낸다고 가정한다. 아래에 대해, 이런 개인 집단이 있다고 가정해 봅시다. P.사람들은 다른 사람들과 다릅니다. 1-p 어떤 방식으로든 예를 들면, P. 갈색 머리를 가진 사람의 비율일 수도 있고, 나머지는 1-p 블랙, 골드, 레드 등이 있습니다. 따라서, 우리는 P. 군중 속에서, 표본은 N 인구로부터 개인, 샘플 비율을 추출할 수 있습니다. P., 갈색 머리카락 샘플 개인을 계산합니다. 불행히도, 전체 인구에 대한 표본 조사를 실시하지 않는 한, 예상한다 P. 실제 가치와 같지 않을 수 있습니다. P., 이후 P. 샘플링된 특정 개인에 따라 달라지는 샘플링 노이즈의 영향을 받습니다. 그러나 샘플링 통계는 소위 신뢰 구간을 계산하는 데 사용할 수 있으며, 이는 추정값의 근접도를 나타내는 지표입니다 P. 실제 값입니다 P.。
무작위 샘플의 통계
주어진 무작위 샘플의 불확실성 (즉, 예상 비율 추정, P.실제 비율의 좋은 근사치이지만 완벽하지는 않습니다 P.) 이러한 추정치로 요약 할 수 있습니다. P. 정규 평균 분포 P. 그리고 분산 인/질소。 샘플 추정치가 정규 분포를 보이는 이유에 대해 연구해 주세요. 중심 극한 정리。 아래에 정의된 대로 신뢰 수준, 신뢰 구간 및 샘플 크기는 샘플 분포를 기준으로 계산됩니다. 간단히 말해서, 신뢰 구간은 대략 P. 그 중 추정 P. "가능성이 높다" 는 것입니다. 신뢰도는 이러한 "가능성" 이 얼마나 큰지 & ndash 를 제공합니다. 예를 들어, 95% 의 신뢰 수준은 예상되는 추정치를 나타냅니다. P. 95% 무작위 샘플의 신뢰 구간에 있습니다. 신뢰 구간은 샘플 크기에 따라 다릅니다. N (샘플 분포의 분산은 반비례한다 N, 이는 추정치가 실제 비율에 더 가깝다는 것을 의미합니다. N 증가); 따라서 오차 허용치라고 하는 추정에서 허용 가능한 오차율을 설정할 수도 있습니다. ε;, 선택한 신뢰 구간이 필요한 샘플 크기보다 작음을 해결하십시오. E을 눌러 섹션을 인쇄할 수도 있습니다 "샘플 수량 계산" 이라는 계산 방법
신빙성
신뢰 수준은 표본이 선택한 신뢰 구간 내에서 연구된 집단의 확실성을 정확하게 반영하는 측정이다. 가장 일반적으로 사용되는 신뢰 수준은 90%, 95%, 99% 이며, 선택한 신뢰 수준에 따라 각 신뢰 수준에는 해당 z 점수가 있습니다 (아래 표시된 공식이나 널리 사용 가능한 표를 사용하여 찾을 수 있음). Z 점수를 사용하면 위의 "임의 샘플에 대한 통계" 에 설명된 대로 샘플 분포가 정규 분포라고 가정합니다. 하나의 실험이나 조사가 여러 번 반복된다고 가정하면 신뢰 수준은 기본적으로 반복 테스트의 결과 간격에 실제 결과가 포함된 시간의 백분율을 나타냅니다.
| 신빙성 | Z 점수 () |
| 0.70 | 1.04 |
| 0.75 | 1.15 |
| 0.80 | 1.28 |
| 0.85 | 1.44 |
| 0.92 | 1.75 |
| 0.95 | 1.96 |
| 0.96 | 2.05 |
| 0.98 | 2.33 |
| 0.99 | 2.58 |
| 0.999 | 3.29 |
| 0.9999 | 3.89 |
| 0.99999 | 4.42 |
신뢰 구간
통계에서 신뢰 구간은 전체 매개변수의 가능한 값의 예상 범위입니다 (예: 40 2 또는 40 5%). 일반적으로 사용되는 95% 신뢰 수준을 예로 들자면, 동일한 전체 샘플을 여러 번 샘플링하고 각 간격마다 추정할 경우 약 95% 의 경우 실제 전체 매개변수가 간격에 포함됩니다. 95% 의 확률은 특정 시간 간격이 아닌 추정 프로세스의 신뢰성을 의미합니다. 간격이 계산되면 관심 있는 전체 매개변수가 포함되거나 포함되지 않습니다. 신뢰 구간 폭에 영향을 미치는 몇 가지 요인으로는 샘플 크기, 신뢰 수준 및 샘플 내 가변성이 있습니다.
표준 편차가 알려져 있는지 작은 샘플 (n) 과 같은 요소에 따라 신뢰 구간을 계산하는 데 사용할 수 있는 공식이 다릅니다<30) are involved, among others. The calculator provided on this page calculates the confidence interval for a proportion and uses the following equations:
|
어디에 있어요?
Z Z 점수입니다 P. 인구의 비율입니다 N 그리고 "아니오" 샘플 크기 보통 인구수입니다 |
통계학에서는 전반적으로 주어진 문제나 실험과 관련된 사건이나 요소 세트입니다. 기존 객체 세트, 시스템 또는 가상 객체 세트를 참조할 수 있습니다. 그러나, 가장 흔한 것은, 인구가 한 회사의 직원 수, 지리적 지역의 특정 연령대 수, 또는 주어진 시간에 대학 도서관의 학생 수 등 한 무리의 사람들을 지칭하는 데 사용된다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 대학명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 대학명언)
제한된 군중을 고려할 때 위와 같이 등식을 조정해야 한다는 점에 유의해야 한다. 이것은 (N-N)/(N-1) 유한 전체 방정식의 항목을 유한 전체 보정 계수라고 하며, 샘플의 모든 개체가 독립적이라고 가정할 수 없기 때문에 필요합니다. 예를 들어, 연구가들 중 10 명이 한 방에 있는데, 나이는 1 세에서 100 세 사이이고 그 중 한 명은 100 세라면 다음 사람의 나이는 더 작을 가능성이 높다. 유한 전체 보정 요소는 이와 같은 요소를 고려합니다. 다음은 무한 인구의 신뢰 구간을 계산하는 예입니다.
예문: Q 사는 직원 120 명 중 85 명이 매일 커피를 마신다고 가정하면 Q 사는 매일 커피를 마시는 실제 비율의 99% 신뢰 구간을 찾는다
샘플량 계산
샘플 양은 통계 샘플에 포함되어야 하는 관찰 또는 반복 횟수 (현상 가변성을 추정하는 실험 조건의 반복 횟수) 를 결정하는 통계 개념입니다. 이것은 어떤 실증 연구의 중요한 측면이며, 샘플에 근거하여 전반적으로 추론해야 한다. 본질적으로 샘플량은 주어진 조사나 실험에서 선택한 일부 군중을 나타내는 데 사용된다. 이 계산을 수행하려면 오류 범위를 설정합니다. ε;또는 샘플 추정치가 실제 값에서 벗어나는 데 필요한 최대 거리입니다. 이를 위해 위의 신뢰 구간 공식을 사용하지만 기호 오른쪽의 항목을 오류 진폭과 동일하게 설정하고 샘플 크기의 최종 공식을 해결합니다. N。 샘플 수량을 계산하는 공식은 다음과 같습니다.
|
어디에 있어요?
Z Z 점수입니다 ε; 오차 폭입니다 보통 인구수입니다 P. 인구의 비율입니다 |
예: 필요한 샘플량을 결정하여 미국 슈퍼마켓에서 쇼핑하는 95% 신뢰 수준과 5% 오차 범위 내에서 채식주의자라고 생각하는 사람들의 비율을 추산한다. 인구 비율이 0.5 이고 인구 수가 무제한이라고 가정합니다. 이 점을 기억해라 Z 95% 의 신뢰 수준은 1.96 이다. 신뢰도 섹션에 제공된 양식을 참조하십시오 Z 일련의 신뢰도 점수.
따라서 위의 경우 최소 385 명의 표본이 필요하다. 위의 예에서 일부 연구에서는 미국인의 약 6% 가 채식주의자라고 생각하기 때문에 0.5 를 가정하지 않는 것으로 추산된다 P., 0.06 을 사용합니다. 만약 어느 날 어느 슈퍼마켓에 들어간 500 명 중 40 명이 채식주의자라는 것을 알고 있다면, P. 그럼 0.08 입니다.
