必要なサンプルサイズ
点は再計算したサンプルです。他の入力は固定しています。
この計算機について
比率の正規近似と無作為標本を前提に必要な標本数を推定します。有限母集団修正は非復元の単純無作為抽出の場合に限り適用できます。無回答、重み付け、クラスター抽出はモデル化していません。
計算例
下記の既定値を用いた計算結果
信頼水準 95% · 許容誤差 5 pp · 想定される比率 50 % · 母集団の大きさ（不明なら 0） 0 必要なサンプルサイズ 385 · 有限母集団修正を適用する前 385 · 修正係数 1.0000 · 最悪ケースのサンプルサイズ（50/50） 385
算出方法と前提
n0 = z²p(1 - p) ÷ e²; n = n0 ÷ (1 + (n0 - 1) ÷ N) 選択した信頼水準と誤差幅に対応する両側正規近似のz値を使用します。母集団が既知の場合、有限母集団補正を入力比率と最悪ケースの50%の両方に適用します。母集団0は不明/大規模を意味し、必要数は切り上げます。 比率の正規近似と無作為標本を前提に必要な標本数を推定します。有限母集団修正は非復元の単純無作為抽出の場合に限り適用できます。無回答、重み付け、クラスター抽出はモデル化していません。 参考資料は背景や制限を説明します。このページ独自の例示係数、表の値、予測を検証するものではありません。
出典
参考資料は背景や制限を説明します。このページ独自の例示係数、表の値、予測を検証するものではありません。
免責事項
本計算ツールは一般的な数学的結果を提供します。学習・計画・概算に適しています。採点対象の課題、公表する数値、金銭的な約束に用いる場合は、必ず別途検証してください。
実装の出典
この記録は本ページの実装を示し、独立した検証を意味しません。外部資料は明示された式や定義のみを裏付けます。推定や独自ルールにはそれぞれの前提があります。
式と変数
n0 = z²p(1 - p) ÷ e²; n = n0 ÷ (1 + (n0 - 1) ÷ N)
- z
- 信頼度の z 値
- p
- 予想比率 0〜1
- e
- 許容誤差 0〜1
- N
- 母集団サイズ（0＝無制限）
- n
- 必要サンプルサイズ
選択した信頼水準と誤差幅に対応する両側正規近似のz値を使用します。母集団が既知の場合、有限母集団補正を入力比率と最悪ケースの50%の両方に適用します。母集団0は不明/大規模を意味し、必要数は切り上げます。
よくある質問
この推定にはどのような前提がありますか？
母比率を推定する正規近似式に、選択した信頼水準、誤差幅、想定比率を適用します。母集団サイズを入力すると、有限母集団補正を選択比率と最悪ケースの50%の両方に適用します。単純無作為抽出を前提とし、無回答、クラスター抽出、調査設計効果は含みません。
サンプルサイズ計算機 — 調査に必要な回答数の入力と範囲は？
各欄の単位に合わせて入力してください。表示範囲はフォームの制限であり、推奨値ではありません。 許容誤差: 0.5–20 pp; 想定される比率: 1–99 %; 母集団の大きさ（不明なら 0）: 0–2,000,000,000 n0 = z²p(1 - p) ÷ e²; n = n0 ÷ (1 + (n0 - 1) ÷ N) 選択した信頼水準と誤差幅に対応する両側正規近似のz値を使用します。母集団が既知の場合、有限母集団補正を入力比率と最悪ケースの50%の両方に適用します。母集団0は不明/大規模を意味し、必要数は切り上げます。 比率の正規近似と無作為標本を前提に必要な標本数を推定します。有限母集団修正は非復元の単純無作為抽出の場合に限り適用できます。無回答、重み付け、クラスター抽出はモデル化していません。 参考資料は背景や制限を説明します。このページ独自の例示係数、表の値、予測を検証するものではありません。
信頼水準 = 95% %; 許容誤差 = 5 ppの計算例は？
入力: 信頼水準 = 95% %; 許容誤差 = 5 pp; 想定される比率 = 50 %; 母集団の大きさ（不明なら 0） = 0. 計算: n0 = z²p(1 - p) ÷ e²; n = n0 ÷ (1 + (n0 - 1) ÷ N). 結果: 必要なサンプルサイズ = 385; 有限母集団修正を適用する前 = 385; 修正係数 = 1.0000; 最悪ケースのサンプルサイズ（50/50） = 385.