サンプルサイズ計算機

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サンプルサイズ計算の重要性

統計的に有意な研究結果を得るには、適切なサンプルサイズの選定が非常に重要です。サンプルが小さすぎると信頼できない結果になり、大きすぎると不要なコストと時間がかかります。この計算機は信頼水準と誤差範囲を考慮して最適なサンプルサイズを提示します。

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信頼水準と誤差範囲

信頼水準は研究結果が母集団を代表する確率を意味し、一般的に95%を使用します。誤差範囲は結果値が実際値とどれだけ差が出るかを示し、通常±5%を許容します。信頼水準が高いほど、誤差範囲が小さいほど、より多くのサンプルが必要です。

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母集団サイズの影響

母集団が小さい場合、サンプルサイズは母集団サイズに比例して増加します。しかし母集団が数万人以上と十分に大きければ、サンプルサイズは母集団サイズとほぼ無関係に一定値に収束します。大規模母集団の場合、約384個のサンプルで十分です。

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アンケート調査設計への活用

マーケティング調査、世論調査、学術研究など様々なアンケート調査を設計する際にこの計算機を活用できます。予算と時間を考慮して信頼水準と誤差範囲を調整しながら実現可能なサンプルサイズを決定できます。回答率も考慮して実際に接触すべき対象者数を計画しましょう。

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予想比率の役割

予想比率は調査したい特性を持つ人の比率を推定した値です。例えば特定製品を好む人の比率を調査するなら、事前研究や経験を基にその比率を予想します。不確実な場合は50%を使用すると最も保守的なサンプルサイズが得られます。

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実践適用ガイド

計算されたサンプルサイズは理論的な最小値です。実際の研究では無回答や不誠実な回答を考慮して20-30%多くのサンプルを確保するのが良いでしょう。また下位グループ分析を計画するなら、各グループ別に十分なサンプル数が確保されるよう全体のサンプルサイズを増やす必要があります。