높은 신뢰도, 작은 오차
모집단 크기: 10,000 명; 신뢰 수준: 99 %; 오차 한계: 2 %; 응답 분포: 50 %
Z-점수: 2.58; p: 0.5; q: 0.5; 표본 크기: 2,937.97779; 반올림된 표본 크기: 2,938
연구에 필요한 원하는 수준의 신뢰도와 오차 한계를 달성하기 위해 필요한 최소 표본 크기를 추정합니다.
입력값을 차분히 확인한 뒤 하나의 시나리오에만 의존하지 말고 결과를 비교하세요.
모집단 크기, 신뢰 수준, 오차 한계, 응답 분포 → Z-점수, p, q, 표본 크기, 반올림된 표본 크기
자신의 값을 넣기 전에 이 예시로 계산기 동작을 확인하세요.
모집단 크기: 10,000 명; 신뢰 수준: 99 %; 오차 한계: 2 %; 응답 분포: 50 %
Z-점수: 2.58; p: 0.5; q: 0.5; 표본 크기: 2,937.97779; 반올림된 표본 크기: 2,938
모집단 크기: 1,000 명; 신뢰 수준: 95 %; 오차 한계: 5 %; 응답 분포: 50 %
Z-점수: 1.96; p: 0.5; q: 0.5; 표본 크기: 277.5401688; 반올림된 표본 크기: 278
모집단 크기: 500 명; 신뢰 수준: 80 %; 오차 한계: 10 %; 응답 분포: 50 %
Z-점수: 1.28; p: 0.5; q: 0.5; 표본 크기: 37.85862171; 반올림된 표본 크기: 38
대수학, 기하학, 삼각법, 확률, 통계, 평균, Z점수, 검정, 그래프화 작업용 계산기를 사용하세요.
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개별 데이터 값을 유지하면서 분포 모양을 시각화하기 위해 숫자 데이터를 구성하는 데 도움이 됩니다.
평균을 비교하고 통계적 유의성을 결정하기 위해 t-검정(단일 표본, 두 표본 또는 쌍체)을 수행합니다.
두 모집단의 분산을 비교하기 위해 F-검정을 수행합니다.
특정 신뢰 수준으로 모집단 매개변수(예: 평균, 비율)가 속할 가능성이 있는 범위를 계산합니다.