STATISTIKA

Imties Dydžio Skaičiuoklė

Apskaičiuokite reikiamą respondentų skaičių apklausai ar tyrimui. Įvertinkite patikimumo lygį, paklaidą ir populiacijos dydį.

Parametrai
95% (Standartinis)
±5%
%

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

Reikalingas Imties Dydis
385
tiriamųjų
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.
Imties Dydis vs. Paklaida
The red marker shows the sample size for your current settings.*Diagrama lygina imties dydžius, reikalingus 90%, 95% ir 99% patikimumo lygiams, didėjant leistinai paklaidai.

Apie Imties Dydį

Kaip Naudotis

  • Patikimumo Lygmuo: Rinkitės 95% daugumai standartinių tyrimų. Tai reiškia 95% tikimybę, kad rezultatai teisingi.
  • Paklaida: Įveskite leistiną paklaidą (pvz., 5%). Kuo mažesnė paklaida, tuo daugiau žmonių reikia apklausti.
  • Populiacija: (Neprivaloma) Jei tiriate mažą, konkrečią grupę (pvz., 500 darbuotojų), įveskite dydį čia – tai sumažins reikalavimus imčiai.

Skaičiavimo Metodika

Įrankis naudoja Cochran formulę begalinėms populiacijoms ir pritaiko Baigtinės Populiacijos Korekciją (FPC), kai nurodomas dydis.

n = (Z² × p(1-p)) / e²

Naudojama 0.5 (50%) pasiskirstymo prielaida, kuri garantuoja maksimalų (saugiausią) imties dydį bet kokiai situacijai.

Praktiniai Pavyzdžiai

Miesto Apklausa
100,000 gyventojų miestui užtenka vos ~384 respondentų (95% patikimumas, 5% paklaida).
Kokybės Kontrolė
Tikrinant 50-ies 3D detalių partiją, reikia patikrinti 44 vnt., kad pasiektumėte 95% patikimumą.

DUK

Kodėl naudojamas 50% (0.5) pasiskirstymas?

Tai saugiausia prielaida. Ji užtikrina, kad imtis bus pakankama net esant didžiausiam duomenų neapibrėžtumui.

Ar visada svarbus populiacijos dydis?

Ne. Kai populiacija viršija 20,000, imties dydis beveik nebekinta (lubos yra apie 385 žmones).

Kas yra Patikimumo Lygmuo?

Tai tikimybė, kad jūsų imtis teisingai atspindi tikrovę. 95% reiškia, kad kartojant tyrimą, 19 iš 20 kartų gautumėte panašų rezultatą.