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통계 계산기

표본 크기 계산기 — 비율, 평균, 유한 모집단 보정 & 응답률

신뢰수준과 오차 한계로 비율 또는 평균에 필요한 표본 크기를 계산하고, 선택적으로 유한 모집단 보정, 설계 효과, 예상 응답률을 적용하여 필요한 발송 수를 추정하세요.

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숨겨진 가정은 없습니다. 입력값, 단위, 계산 과정이 모두 표시되므로 직접 검증할 수 있습니다.

계산 결과

완료된 응답 385건

무한 모집단 기준 원시 n₀: 384.16

유한 모집단 보정을 적용하지 않음

설계 효과 1 적용 후: 384.16

응답률 100% 기준 초대장 수: 385

계산 과정 보기
  1. 1. 기본 계산: 1.96² × 0.5 × 0.5 ÷ 0.05² = 384.16.
  2. 2. 모집단을 크거나 미지정으로 간주하므로 n = n₀입니다.
  3. 3. 설계 효과 1을(를) 곱하고 올림 → 385.
  4. 4. 초대장 계획 = ceil(385 ÷ 1) = 385.

선택한 단순 공식에 따른 계획용 산술 계산입니다. 복잡한 표본 설계, 검정력 계산, 군집화, 가중치 부여 및 무응답 편향에는 전문적인 방법이 필요할 수 있습니다.

추가 작업

공유 링크는 같은 입력값을 다시 엽니다. 최근 계산과 저장한 계산은 사이트 데이터를 지우지 않는 한 이 브라우저에 유지됩니다.

숨겨진 가정 없이 보는 계산 과정

“응답이 몇 개 필요한가요?”는 연구 목표가 정의되기 전까지는 하나의 공식으로 답할 수 없습니다. 비율은 p(1−p)를, 평균은 추정 표준편차를 사용합니다. 이 계산기는 두 모드를 모두 지원하며, 선택적 유한 모집단 보정을 적용하고, 선택적 설계 효과를 제공하며, 예상 응답률을 입력하면 완료 응답 목표를 발송 수로 환산합니다. 필요한 표본은 올림해야 하므로 원래 값과 반올림 값을 따로 표시합니다.

이 계산기 사용 방법

1

비율을 추정할지 평균을 추정할지 선택하고 신뢰수준을 선택하세요.

2

해당 모드에 표시된 단위로 원하는 오차 한계를 입력하고, 예상 비율 또는 추정 모집단 표준편차를 입력하세요.

3

필요하면 모집단 크기, 설계 효과, 예상 응답률을 추가한 후, 계획용으로 올림된 응답 목표를 사용하세요.

주요 활용 사례

  • •설문 응답 계획
  • •초기 연구 설계 계산
  • •보고서나 제안서의 표본 크기 가정 확인

예시: 95% 신뢰수준, ±5%p, p = 0.5

대규모 모집단에서 z = 1.96, p = 0.5, E = 0.05이면 n₀ ≈ 384.15가 되므로, 설계 효과 조정 전에 완료 응답 목표는 385로 올림됩니다.

결과가 가정하지 않는 사항

  • •이 공식은 입력값이 나타내는 표본 추출 모델을 가정합니다. 군집화, 가중치 부여, 무응답 편향, 검정력 분석, 복합 실험 설계에는 다른 방법이 필요할 수 있습니다.
  • •표본 수를 아무리 늘려도 편향된 모집단 모집, 측정 오차, 부실한 설문 설계는 바로잡을 수 없습니다.

자주 묻는 질문

모르는 비율에 왜 50%를 사용하나요?+

기본 비율 공식에서 p = 0.5일 때 p(1−p)가 최대가 되므로, 같은 신뢰수준과 오차한계 조건에서 필요한 표본이 가장 크게 나옵니다.

유한모집단 보정은 무엇을 하나요?+

모집단 크기를 알고 계획된 표본이 모집단에서 의미 있는 비중을 차지할 경우, 보정을 적용하면 무한모집단 공식에 비해 필요한 표본 수가 줄어듭니다.

응답률은 왜 포함하나요?+

통계적으로 필요한 목표는 완료된 응답 수입니다. 초대받은 사람 중 일부만 응답할 것으로 예상된다면, 초대 인원은 완료 응답 목표보다 많아야 합니다.

의미 있는 다음 단계

계산 계속하기

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전체 컬렉션 보기

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