📋 Örneklem Büyüklüğü Hesaplayıcı
Anketinizin ne kadar hassas olması gerektiğine siz karar verin; kaç tamamlanmış yanıta ihtiyacınız olduğunu biz hesaplayalım – evreniniz küçükse daha azına.
Kısa cevap: %95 güven düzeyi, ±%5 hata payı ve p = %50 için n = 1,96² × 0,5 × 0,5 ÷ 0,05² = 384,15 olur; yukarı yuvarlandığında 385 yanıt gerekir.
Henüz değerlendirilmedi · Güncellendi · Ücretsiz · Üyelik gerekmez
Örneklem Büyüklüğü Hesaplayıcı – giriş alanları
Sonuç
Gereken örneklem büyüklüğü
385
%95 güven düzeyinde ±%5 hata payı için gereken yanıt
- z değeri
- 1,96
- Evren düzeltmesi olmadan
- 385
Adım adım
- %95 güven düzeyi için z değeri: z = 1,96
- n₀ = z² × p(1 − p) ÷ e² = 1,96² × 0,5 × 0,5 ÷ 0,05² = 384,15
- Tam yanıt sayısına yukarı yuvarlayın: n = 385
Ulaştığınız kişilerin yalnızca bir kısmının yanıt vermesini bekliyorsanız sonucu yanıt oranına bölün – ör. %30 yanıt oranında 385 ÷ 0,3 = 1.284 davet.
Hata payına ve güven düzeyine göre örneklem büyüklükleri
| Hata payı | %90 güven | %95 güven | %99 güven |
|---|---|---|---|
| ±%1 | 6.764 | 9.604 | 16.588 |
| ±%2 | 1.691 | 2.401 | 4.147 |
| ±%3 | 752 | 1.068 | 1.844 |
| ±%4 | 423 | 601 | 1.037 |
| ±%5 | 271 | 385 | 664 |
| ±%10 | 68 | 97 | 166 |
Örneklem büyüklüğü formülü
Bir oranı tahmin etmek için – katılan, satın alan, oy veren kişilerin payı gibi – gereken örneklem büyüklüğü şöyledir:
n₀ = z² × p(1 − p) ÷ e² · sonlu bir N evreninde: n = n₀ ÷ (1 + (n₀ − 1) ÷ N)
z güven düzeyinize karşılık gelen kritik değer, p beklenen oran (ondalık olarak), e ise hata payıdır (ondalık olarak). Sonuç her zaman yukarı yuvarlanır.
Örnek hesaplama
%95 güven düzeyinde ±%5 hassasiyet istiyorsunuz ve gerçek oran hakkında hiçbir fikriniz yok; bu yüzden p = 0,5.
- %95 güven düzeyi için z = 1,96.
- n₀ = 1,96² × 0,5 × 0,5 ÷ 0,05² = 3,8416 × 0,25 ÷ 0,0025 = 384,15.
- Yukarı yuvarlayın: 385 yanıt.
- Evren yalnızca 2.000 kişiyse: n = 384,15 ÷ (1 + 383,15 ÷ 2.000) = 322,4, yani 323 yanıt.
Hızlı başvuru tablosu (p = %50, büyük evren)
| Hata payı | %90 | %95 | %99 |
|---|---|---|---|
| ±%10 | 68 | 97 | 166 |
| ±%5 | 271 | 385 | 664 |
| ±%3 | 752 | 1.068 | 1.844 |
| ±%2 | 1.691 | 2.401 | 4.147 |
| ±%1 | 6.764 | 9.604 | 16.588 |
Hesaplayıcı nasıl kullanılır?
Bir güven düzeyi, kabul edebileceğiniz hata payını ve beklediğiniz oranı seçin. Evren büyüklüğünü yalnızca küçükse (birkaç bin kişi veya daha az) girin; aksi halde boş bırakın. Sonucun altındaki tablo, farklı seçimlerde örneklemin nasıl değiştiğini gösterir.
İpuçları
- Hata payını yarıya indirmek dört kat büyük bir örneklem gerektirir.
- Sonuçları alt gruplar (ör. bölgeler) için de raporlayacaksanız her alt grubun kendi başına yeterli bir örneklemi olmalıdır.
- Formül basit rastgele örneklem varsayar; yanlı bir örneklem, büyütülerek düzeltilemez.
Sıkça sorulan sorular
Beklenen oran neden %50 alınır?
p(1 − p) çarpımı p = %50 olduğunda en büyük değerini alır; bu da en büyük, yani en temkinli örneklem büyüklüğünü verir. Önceki araştırmalar gerçek oranın %10 ya da %90 civarında olduğunu gösteriyorsa bu değeri kullanarak aynı hassasiyete daha az kişiyle ulaşabilirsiniz.
Evren büyüklüğü sonucu etkiler mi?
Evren büyükse şaşırtıcı derecede az etkiler. Evren 100.000 kişi de olsa 300 milyon kişi de olsa, %95 güven düzeyinde ±%5 hata payı için 385 yanıt yeterlidir. Evren büyüklüğü yalnızca örneklem evrenin kayda değer bir kısmını oluşturacaksa önem kazanır; bu durumda sonlu evren düzeltmesi gereken sayıyı azaltır.
Hangi hata payını seçmeliyim?
Kamuoyu anketlerinde yaygın varsayılan, %95 güven düzeyinde ±%5’tir. Küçük farklara dayanan kararlar için ±%3 (yaklaşık 1.068 yanıt), kaba ve keşif amaçlı araştırmalar için ±%10 (97 yanıt) kullanın.
Yanıt vermeyenler ne olacak?
Sonuç, ihtiyacınız olan tamamlanmış yanıt sayısıdır. Kaç kişiyi davet etmeniz gerektiğini bulmak için bunu beklenen yanıt oranına bölün: %20 yanıt oranında 385 yanıt için yaklaşık 1.925 kişiyi davet etmeniz gerekir.
Örneklem Büyüklüğü Hesaplayıcı aracını değerlendirin
Yalnızca ortalama puan gösterilir. Hata bildirimleri doğrudan gelen kutumuza düşer; böylece kontrol edip düzeltebiliriz. Ayrıntılı bilgi: Metodoloji ve gizlilik politikası.