연구의 표본 크기는 수집 된 데이터 포인트의 수를 나타냅니다. 적절한 표본 크기로 잘 설계된 연구는 일반적으로 예측력이 있습니다. 연구자들은 다음을 기반으로 대상 인구에 대한 합리적인 가정을하기에 충분한 데이터 포인트를 수집했습니다. 그들의 샘플. 그러나 표본 크기가 충분하지 않은 연구는 쉽게 잘못된 결론에 도달 할 수 있습니다. 과학자와 여론 조사원은 정확한 예측을하는 데 필요한 정확도를 고려하는 계산기를 사용하여 조사해야하는 표본 크기를 계산할 수 있습니다.
연구에 포함 할 신뢰 구간 (오차 한계라고도 함)을 선택합니다. 통계학자는 신뢰 구간을 플러스 / 마이너스 백분율로 표현합니다. 예를 들어, 연구가 5 포인트 마진 내에 있어야하는 경우 플러스 또는 마이너스 2.5 %의 신뢰 구간을 선택합니다. 연구 결과가 덜 정확해야하는 경우 더 큰 신뢰 구간을 선택할 수 있습니다.
연구에 포함 할 신뢰 수준 (위험 수준이라고도 함)을 선택합니다. 신뢰 수준은 표본이 전체 모집단을 정확하게 설명 할 확률을 나타냅니다. 예를 들어 95 % 신뢰 수준을 선택하면 표본의 95 %가 전체 모집단을 나타냅니다. 보다 정확하고 정확한 설문 조사 또는 연구를 위해 99 % 신뢰 구간을 사용할 수 있습니다.
총 인구 규모를 찾으십시오. 설문 조사를하려는 지역과 디자인 한 설문 조사 유형에 따라 다릅니다. 예를 들어 다음 미국 대통령 선거 결과를 예측하기 위해 정치적 여론 조사를 수행하려는 경우 인구는 미국의 유권자 또는 유권자의 총 수입니다. 총 인구를 찾으려면 조사를해야 할 것입니다. 크기.
리소스 섹션에있는 샘플 크기 계산기에 액세스하십시오. 이 계산기는 제공 한 매개 변수를 기반으로 필요한 샘플 크기를 알려줍니다.
총 인구 규모에 대한 빈칸을 채운 다음 "계산"버튼을 클릭합니다. 이 계산기는 윤곽을 잡은 매개 변수를 맞추는 데 필요한 샘플 크기를 제공합니다.
필요에 따라 매개 변수를 조정하십시오. 필요한 샘플 크기를 계산하는 것이 중요하지만 샘플 당 비용도 고려해야합니다. 계산기가 예산을 훨씬 초과하는 표본 크기를 반환하는 경우 예산을 수용하기 위해 신뢰 수준 또는 신뢰 구간을 줄여야합니다.