Kalkulator wielkości próby w ankiecie

O tym kalkulatorze

Ustalenie, ilu odpowiedzi potrzebuje ankieta, opiera się na wzorze zbudowanym z czterech danych wejściowych: pożądanego błędu maksymalnego (o ile wynik z próby może odbiegać od prawdziwej wartości w populacji), poziomu ufności (zwykle 95%, który wyznacza wartość z użytą w obliczeniu — 1.96 dla ufności 95%), liczebności populacji (z poprawką na populację skończoną, stosowaną, gdy próba stanowi niepomijalną część populacji) oraz oczekiwanej proporcji p. Podstawowy wzór, n = (z² × p × (1−p)) / e², domyślnie przyjmuje p = 0.5, ponieważ to założenie daje najbardziej konserwatywną — czyli największą — wymaganą liczebność próby, gdy prawdziwa proporcja jest nieznana.

To standardowa metodologia wykładana na każdym wstępnym kursie statystyki i badań rynku, stosowana wprost przez ośrodki badania opinii projektujące sondaże wyborcze, badaczy UX decydujących, ilu użytkowników musi przetestować funkcję, by wynik był statystycznie sensowny, oraz przez badaczy rynku dobierających wielkość ankiet satysfakcji klienta tak, by wynikom można było ufać w podanych granicach błędu, a nie traktować ich jak rzutu monetą co do rzeczywistych nastrojów populacji.

Ten kalkulator przyjmuje docelowy błąd maksymalny, poziom ufności, liczebność populacji i oczekiwaną proporcję p, a zwraca dokładną liczbę odpowiedzi potrzebnych ankiecie do osiągnięcia tej precyzji, korzystając z tego samego wzoru w stylu Cochrana, na którym opierają się badacze.