설문 표본 크기 계산기

신뢰수준, 오차범위, 예상 비율, 선택적 모집단 크기로 비율 설문에 필요한 완료 응답 수를 계획합니다.

신뢰수준

오차범위

예상 비율

모집단 크기

예시

설문 전에 필요한 응답 수를 역산해 목표 오차범위를 맞추는 예시입니다.

응답 목표

385 completed responses

큰 모집단 기준

385 responses

가정 비율

50%

임계값

1.96 none

50%는 p(1-p)가 최대가 되므로 보수적인 기본값으로 사용합니다.

공식 기반 계산 결과는 학습, 확인, 추정용입니다. 조사 전 비율 정밀도 계획이며 표본 편향, 무응답 편향, 문항 설계 문제를 보정하지 않습니다.

도움이 되었나요?

예시

공식

n_0 = \dfrac{z^2 \cdot p \cdot (1-p)}{e^2}

n = \dfrac{n_0}{1 + \dfrac{n_0 - 1}{N}}

z = \Phi^{-1}\!\left(1 - \dfrac{1-C}{2}\right)

변수

신뢰수준, 오차범위, 예상 비율, 선택적 모집단 크기로 비율 설문에 필요한 완료 응답 수를 계획합니다. 입력값을 읽고 기본 조건을 확인한 뒤 n_0 = z^2p(1-p)/e^2 또는 그 변형식으로 결과를 계산합니다.

이 페이지는 입력값과 n_0 = z^2p(1-p)/e^2의 대수 관계만 사용합니다. 조사 전 비율 정밀도 계획이며 표본 편향, 무응답 편향, 문항 설계 문제를 보정하지 않습니다.

01이 설문 표본 크기 계산기는 무엇을 계산하나요?

신뢰수준, 오차범위, 예상 비율, 선택적 모집단 크기로 비율 설문에 필요한 완료 응답 수를 계획합니다.

02핵심 공식은 무엇인가요?

핵심 관계식은 n_0 = z^2p(1-p)/e^2입니다. 선택한 모드에 맞춰 같은 관계를 변형해 사용합니다.

03왜 50%를 보수적인 기본값으로 두나요?

비율 문제에서는 p(1-p)가 50%에서 최대가 되므로, 같은 조건이면 필요한 표본 수를 더 크게 잡아 초기 계획에 보수적으로 작용합니다.

04결과의 한계는 무엇인가요?

조사 전 비율 정밀도 계획이며 표본 편향, 무응답 편향, 문항 설계 문제를 보정하지 않습니다.

05이 페이지는 언제 쓰기 좋나요?

공식 확인, 과제 검산, 설문 계획, 결과 해석 초안에 잘 맞습니다. 더 엄밀한 분석이 필요하면 별도의 모델링이나 전문 검토를 덧붙이세요.