使い方
- 信頼水準: 一般的なケースでは95%を選択します。これは結果が正確であることに95%の自信があることを意味します。
- 許容誤差: 許容できる誤差を入力します（例：5%）。パーセンテージが小さいほど、大きなサンプルが必要です。
- 母集団: （オプション）小規模な特定グループ（例：従業員500人）を調査する場合、ここに入力すると必要なサンプル数を減らせます。
統計
サンプルサイズ計算機
調査や実験に必要な対象者数を決定します。信頼水準、許容誤差、母集団に基づいて必要なサンプルサイズを計算します。
パラメータ
95% (標準)
±5%
%
Use 0.5 if you do not know the likely yes/no split. It gives the largest safe sample size.
必要なサンプル数
385
人/個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 saved sample sizes yet.
サンプルサイズ vs. 許容誤差
The red marker shows the sample size for your current settings.*グラフは、許容誤差が増加するにつれて、90%、95%、99%の信頼水準に必要なサンプルサイズを比較しています。
サンプルサイズについて
計算の仕組み
このツールは、無限母集団にはコクランの公式を使用し、サイズが指定された場合は有限母集団修正（FPC）を適用します。
n = (Z² × p(1-p)) / e²
回答分布を標準的なp=0.5と仮定しており、これにより最も保守的（最大）な必要サンプルサイズが算出されます。
実用例
アンケート調査
人口10万人の都市でも、信頼度95%、誤差5%の場合、必要な回答者はわずか約384人です。
品質管理
3Dプリント部品50個のバッチを検証する場合、44個をテストすれば95%の信頼度が得られます。
よくある質問
なぜ比率に50% (0.5) を使うのですか？
0.5を使用すると、母集団のばらつきが最大であると仮定されます。これにより、実際の分布に関わらずサンプル数が十分であることが保証されます。
母集団のサイズは常に重要ですか？
いいえ。母集団が約20,000人を超えると、必要なサンプルサイズはそれ以上大きく増えません（上限は約385人）。
信頼水準とは何ですか？
サンプルが真の母集団を正確に反映している確率です。95%とは、20回サンプリングを行えば19回は真の値が含まれることを意味します。