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📊 樣本數計算機

在進行問卷調查或研究時,計算獲得統計上顯著結果所需的樣本數。透過設定信賴水準和誤差範圍,即可算出適當的樣本數。

母體總規模(若非常龐大,輸入100000)
結果的信賴程度(通常使用95%)
可接受的誤差範圍(通常使用5%)
具有該特徵的預期比例(不確定時使用50%)
所需樣本數

不同信賴水準的樣本數

指南

瞭解更多

01

樣本數計算的重要性

選擇適當的樣本數,對於取得統計上顯著的研究結果至關重要。樣本數太小會導致結果不可靠,太大則浪費資源與時間。此計算機會依據信賴水準與誤差範圍,提供最佳的樣本數。

02

信賴水準與誤差範圍

信賴水準代表研究結果能代表母體的機率,通常使用95%。誤差範圍表示結果值與實際值可能相差多少,通常允許±5%。信賴水準愈高、誤差範圍愈小,所需的樣本數就愈多。

03

母體規模的影響

對於規模較小的母體,樣本數會隨母體規模成比例增加。但當母體足夠大(達數萬人以上)時,樣本數會收斂到一個幾乎與母體規模無關的固定值。對於大規模母體,約384個樣本即已足夠。

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應用於問卷調查設計

在設計各種問卷調查時都能運用此計算機,包括市場調查、民意調查及學術研究。可依預算與時間限制,調整信賴水準與誤差範圍,以決定可行的樣本數。規劃時也請一併考量回覆率,估算實際需要接觸的對象人數。

05

預期比例的作用

預期比例是對所研究特徵之百分比的估計值。舉例來說,若要調查消費者對某產品的偏好,可根據先前的研究或經驗來估計此比例。不確定時使用50%,可得到最保守(最安全)的樣本數。

06

實務應用指南

計算出的樣本數是理論上的最小值。在實際研究中,建議多預留20-30%的樣本,以因應未回覆或不認真作答的情況。若計畫進行子群組分析,則應提高整體樣本數,確保每個子群組都有足夠的樣本。

常見問題

信賴水準應該選擇95%還是99%?
一般的問卷調查或市場研究,使用95%即已足夠。只有在需要極低誤差容忍度的場合(例如醫學研究)才使用99%,而且信賴水準愈高,所需的樣本數也愈大。
不知道母體規模的確切數字時該如何輸入?
若母體非常龐大或無法確定具體數字,可以輸入像100,000這樣足夠大的數值。當母體超過數萬人時,樣本數會收斂到一個幾乎與母體規模無關的固定值(在95%信賴水準、±5%誤差範圍下約為384)。
預期比例不確定時,為什麼要使用50%?
當預期比例為50%時,所需的樣本數會達到最大值,因此在沒有先驗資料的情況下使用50%,可以得到最安全、最保守(足夠大)的樣本數。
只要蒐集到計算出的樣本數,就足夠了嗎?
計算結果是理論上的最小值。實際調查中常會出現未回覆或不認真作答的情形,建議依據預期回覆率,多聯繫20%至30%的對象。
縮小誤差範圍會如何影響樣本數?
將誤差範圍調窄(例如從5%調整到3%),會提高結果的精確度,但所需的樣本數也會大幅增加。請綜合考量預算與時間限制,選擇合適的誤差範圍。