調査のサンプルサイズは、収集されたデータポイントの数を指します。 適切なサンプルサイズで適切に設計された研究には、通常、ある程度の予測力があります。 研究者は、に基づいてターゲット人口について合理的な仮定を行うのに十分なデータポイントを収集しました 彼らのサンプル。 ただし、サンプルサイズが不十分な研究では、簡単に間違った結論に達する可能性があります。 科学者や世論調査員は、正しい予測を行うために必要な精度を考慮した計算機を使用して、調査に必要なサンプルサイズを計算できます。
調査に使用する信頼区間（許容誤差とも呼ばれます）を選択します。 統計学者は、信頼区間をプラス/マイナスのパーセンテージとして表します。 たとえば、調査が5ポイントのマージン内にある必要がある場合は、プラスマイナス2.5パーセントの信頼区間を選択します。 調査結果の精度を下げる必要がある場合は、より大きな信頼区間を選択できます。
研究に必要な信頼水準（リスクレベルとも呼ばれます）を選択します。 信頼水準は、サンプルが母集団全体を正確に表す確率を表します。 たとえば、95％の信頼水準を選択した場合、サンプルの95％が母集団全体を表します。 より正確で正確な投票または調査には、99％の信頼区間を使用できます。
総人口サイズを見つけます。 これは、調査する地域と設計した投票の種類によって異なります。 たとえば、次の米国大統領選挙の結果を予測するために政治投票を実行したい場合、あなたの人口は 米国の有権者または有権者の総数になります。総人口を見つけるには、おそらく調査を行う必要があります。 サイズ。
リソースセクションにあるサンプルサイズ計算機にアクセスします。 この計算機は、指定したパラメーターに基づいて、必要なサンプルサイズを示します。
総人口サイズの空欄に記入し、「計算」ボタンをクリックします。 この計算機は、あなたが概説したパラメータに合うのに必要なサンプルサイズをあなたに与えるでしょう。
必要に応じてパラメータを調整します。 必要なサンプルサイズを計算することは重要ですが、サンプルあたりのコストも考慮する必要があります。 計算機が予算をはるかに超えるサンプルサイズを返す場合は、予算に対応するために、信頼水準または信頼区間を下げる必要があります。