調査を実施するときは、結果が統計的に有意になるように、十分な数の人が関与していることを確認する必要があります。 ただし、調査が大きくなるほど、調査を完了するために費やす時間と費用が増えます。 結果を最大化し、コストを最小化するには、開始する前に、事前に計画を立てて調査のサンプルサイズを決定する必要があります。
信頼区間を選択し、これを「C」と呼びます。 信頼区間は、真の比率が含まれると予想される範囲です。 たとえば、範囲を調査のパーセンテージより3パーセント上または下にしたい場合は、Cに0.03を使用します。
信頼水準を選択します。 これは、真の比率が信頼区間内にある時間のパーセンテージです。 研究の重要性が高いほど、信頼水準は高くなります。 たとえば、医学研究では99％の信頼水準が必要な場合がありますが、地方選挙の投票では90％の信頼水準しか必要ない場合があります。
zスコアチャートを使用して信頼水準をzスコアに変換し、それを「Z」と呼びます。 たとえば、99％の信頼区間では、zスコアは2.58になります。
過半数のオプションを選択し、これを「P」と呼ぶ人の割合を見積もります。 例えば、 国民の58％が民主党の候補者に投票すると予想する場合、Pには0.58を使用します。
C、Z、およびPの値を次の式に代入して、サンプルサイズの大きさを決定します：（Z ^ 2 * P *（1-P））/ C ^ 2。 たとえば、zスコアが2.58、パーセンテージが0.58、信頼区間が0.03の場合、これらの数値をに接続します。 式（2.58 ^ 2_0.58_（1-0.58））/ 0.03 ^ 2を作成します。これは、1801.67になります。つまり、サンプルサイズは1,802である必要があります。 人。