標本サイズ計算ツール
調査や研究に必要な標本サイズを計算します。
このツールについて
サンプルサイズ計算ツールは、結果を信頼できるものにするために何人の回答者が必要かを教えてくれます。回答が少なすぎると統計的に信頼できず、多すぎると時間と予算を無駄にするという、調査でよくある問題を解決します。
使い方は、希望する信頼水準、許容できる誤差、母集団の規模、想定される回答分布を設定するだけで、必要なサンプルサイズが算出されます。市場調査、学術研究、A/Bテストの計画、世論調査などに役立ちます。
信頼水準を高くしたり誤差を小さくしたりすると、必要なサンプル数は必ず増えることに注意してください。すべての計算はブラウザ内でローカルに実行されるため、入力したデータが端末の外に出ることはありません。
よくある質問
コード実装
import math
# Z-values for common confidence levels
Z_VALUES = {80: 1.282, 85: 1.440, 90: 1.645, 95: 1.960, 99: 2.576}
def sample_size(confidence: int, margin_of_error: float, population: int = None) -> int:
"""
Calculate required sample size.
confidence: confidence level (80, 85, 90, 95, or 99)
margin_of_error: as a decimal (e.g. 0.05 for 5%)
population: total population size (None for infinite)
"""
z = Z_VALUES[confidence]
p = 0.5 # worst-case proportion
n = (z ** 2 * p * (1 - p)) / (margin_of_error ** 2)
if population is not None and population > 0:
n = n / (1 + (n - 1) / population)
return math.ceil(n)
# Examples
print(sample_size(95, 0.05)) # 385 (infinite population)
print(sample_size(95, 0.05, 1000)) # 278 (adjusted for N=1000)
print(sample_size(99, 0.03)) # 1842
print(sample_size(90, 0.05)) # 271
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