最小样本量估算

🎯 Estimate Sample Size Confidence

Estimate Sample Size Confidence is available directly in your browser, with no data uploaded.

💡 Cochran 公式:n₀ = Z²·p·(1−p) ÷ e²;有限总体修正 n = n₀ ÷(1 +(n₀−1)/N)。
⚠️ 使用说明与注意事项
  • p=50% 时方差最大,样本量最保守,适用于未知总体特征时
  • 总体规模 N=0 或留空表示视为无限总体,不启用 FPC
  • 实际回收需考虑应答率,按公式结果 ÷ 应答率放大
  • 分层抽样请在分层配额工具中按层分配

📚 深度解析:最小样本量估算

💡 常见使用场景

快速复核「最小样本量估算」
先跑一组可复现输入做基准,再做一次关键参数上浮/下调的复测,对照输出变化是否符合预期。

❓ 常见问题(FAQ)

最小样本量估算 可直接用于决策依据吗?
更多用于快速预估与复核。正式决策请补充数据来源、边界条件与单位说明。
结果和历史表现差异明显怎么办?
先核对是否有百分比/小数口径混淆,再确认时间窗与样本口径是否可比,最后以样本复测法锁定偏差点。
📖关于「最小样本量估算」

📝工具简介

调查最小样本量估算工具,基于 Cochran 公式与有限总体修正(FPC),支持 90/95/99/99.5% 置信水平,并对比不同置信水平下的样本量需求与应答率放大。

功能特点

🎯使用场景