পরিসংখ্যান

নমুনা আকার ক্যালকুলেটর

জরিপ বা পরীক্ষার জন্য প্রয়োজনীয় বিষয় বা মানুষের সংখ্যা নির্ধারণ করুন। আত্মবিশ্বাসের স্তর, ত্রুটির মার্জিন এবং জনসংখ্যার উপর ভিত্তি করে প্রয়োজনীয় নমুনা আকার গণনা করুন।

প্যারামিটার
95% (স্ট্যান্ডার্ড)
±5%
%

Use 0.5 if you do not know the likely yes/no split. It gives the largest safe sample size.

প্রয়োজনীয় নমুনা
385
জন/টি
Confidence
95%, z=1.96
Expected proportion
50%
Population
Very large or unknown

The result is rounded up because you cannot survey part of a person.

No finite population correction is applied for a very large or unknown population.

The formula uses a normal approximation for one proportion and assumes a simple random sample.

Saved on this device

Recent sample-size scenarios stay in this browser only.

No data
No saved sample sizes yet.
নমুনা আকার বনাম ত্রুটির মার্জিন
The red marker shows the sample size for your current settings.*চার্টটি ৯০%, ৯৫% এবং ৯৯% আত্মবিশ্বাসের স্তরের জন্য প্রয়োজনীয় নমুনার আকারের তুলনা করে যখন ত্রুটির মার্জিন বৃদ্ধি পায়।

নমুনার আকার বোঝা

কিভাবে ব্যবহার করবেন

  • আত্মবিশ্বাসের স্তর: অধিকাংশ সাধারণ ক্ষেত্রের জন্য 95% নির্বাচন করুন। এর মানে আপনি 95% নিশ্চিত যে আপনার ফলাফল সঠিক।
  • ত্রুটির মার্জিন: আপনার ত্রুটির সহনশীলতা লিখুন (যেমন 5%)। একটি ছোট শতাংশের জন্য একটি বড় নমুনার প্রয়োজন।
  • জনসংখ্যা: (ঐচ্ছিক) যদি আপনি একটি ছোট, নির্দিষ্ট গোষ্ঠী পরীক্ষা করছেন (যেমন 500 কর্মচারী), প্রয়োজনীয় নমুনা কমাতে এটি এখানে লিখুন।

এর পিছনের গণিত

এই সরঞ্জামটি অসীম জনসংখ্যার জন্য কোকরানের সূত্র ব্যবহার করে এবং আকার নির্দিষ্ট করা হলে সসীম জনসংখ্যা সংশোধন (FPC) প্রয়োগ করে।

n = (Z² × p(1-p)) / e²

এটি একটি প্রমিত প্রতিক্রিয়া বিতরণ (p=0.5) ধরে নেয়, যা সবচেয়ে রক্ষণশীল (সর্বাধিক) প্রয়োজনীয় নমুনার আকার দেয়।

ব্যবহারিক উদাহরণ

জরিপ
100,000 লোকের শহরের জন্য, 95% আত্মবিশ্বাস এবং 5% ত্রুটির জন্য আপনার মাত্র ~384 উত্তরদাতার প্রয়োজন।
গুণমান নিয়ন্ত্রণ
50 টি 3D প্রিন্টেড অংশের একটি ব্যাচ যাচাই করার সময়, তাদের মধ্যে 44 টি পরীক্ষা করা আপনাকে 95% আত্মবিশ্বাস দেয়।

সচরাচর জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন

কেন অনুপাতের জন্য 50% (0.5) ব্যবহার করবেন?

0.5 ব্যবহার করা আপনার জনসংখ্যার সর্বাধিক সম্ভাব্য পরিবর্তনশীলতা অনুমান করে। এটি নিশ্চিত করে যে প্রকৃত বিতরণ নির্বিশেষে আপনার নমুনা যথেষ্ট বড়।

জনসংখ্যার আকার কি সর্বদা গুরুত্বপূর্ণ?

না। জনসংখ্যা ~20,000 অতিক্রম করলে, প্রয়োজনীয় নমুনার আকার উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পাওয়া বন্ধ করে দেয় (সর্বোচ্চ সীমা প্রায় 385 জন)।

আত্মবিশ্বাসের স্তর কী?

এটি এমন সম্ভাবনা যে আপনার নমুনা সঠিকভাবে প্রকৃত জনসংখ্যাকে প্রতিফলিত করে। 95% মানে 20 টির মধ্যে 19 টি নমুনা সত্য মানটি ধরে ফেলবে।