数学的計算機

サンプルサイズ計算機

母集団のサイズ、信頼水準、および許容誤差に基づいてサンプルサイズを計算します。

サンプルサイズ計算機

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目次

サンプルサイズの定義は何ですか?
サンプルサイズを理解する
統計的に有意なサンプリングサイズを持つことは重要ですか?

サンプルサイズの定義は何ですか?

調査から得られる回答の数は、サンプルサイズと呼ばれます。あなたの意見や行動に興味を持っているのはターゲット人口のごく一部であるため、これは「サンプル」と呼ばれます。サンプリングする1つの方法は、「ランダムサンプル」を使用することです。この場合、回答者は母集団全体からランダムに選択されます。
この定義で次のトピックを見てみましょう。
サンプルの結果を解釈する方法はたくさんあります
これはサンプルサイズを計算する式です
調査のために十分なサンプルサイズを持っていることが重要です
サンプルサイズの重要性は調査タイプ間で何が異なるか

サンプルサイズを理解する

これらは、サンプルサイズを計算するのに役立つ重要な用語です。
母集団のサイズは、調査したい母集団に住む人々の総数です。米国の人口からランダムにサンプルを取得した場合、人口は約3億1700万人になります。人口規模は、調査する場合、会社の従業員数によっても決まります。
許容誤差:これは、母集団全体の見解を正確に反映するために調査結果を取得する可能性を示すパーセンテージです。エラーのマージンが低いほど、特定の信頼水準で正確な答えを得ることに近づきます。
サンプリングの信頼水準(または信頼度):これは、母集団が特定の範囲内で回答を選択するという自信の割合です。たとえば、95%の信頼水準は、結果がxyの数値の間にあることを95%確信できることを意味します。

統計的に有意なサンプリングサイズを持つことは重要ですか?

経験則では、統計的に言えば、サンプルサイズが大きいほど、結果の重要性が高くなります。これは、偶然の可能性が少ないことを意味します。
統計的に有意なサンプルサイズが重要かどうか疑問に思うかもしれません。それは個人的な状況です。母集団全体を表すのに十分な大きさのサンプルがない場合でも、調査サンプリングは貴重な情報を提供できます。統計的に有意なサンプリングサイズがあるかどうかに関係なく、顧客のフィードバックを使用できます。お客様のご意見を聞くことで、お客様から貴重な洞察を得ることができます。
ただし、世論調査員は、母集団を表す適切なサイズのサンプルを慎重に選択する必要があります。

Parmis Kazemi
記事の著者
Parmis Kazemi
Parmisは、新しいものを書き、作成することに情熱を持っているコンテンツクリエーターです。彼女はテクノロジーにも非常に興味があり、新しいことを学ぶことを楽しんでいます。

サンプルサイズ計算機 日本語
公開済み: Tue May 31 2022
カテゴリ数学的計算機
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