🧪 Sample Size / Quota / Margin of Error Calculator

Compute survey sample size, quotas and margin of error.

基础参数

总体规模 N

置信水平

预期比例 p（%）

目标误差限度 e（%，求所需样本量）

实际样本量 n（求实际误差）

总体规模为空表示无限总体视为无限总体

分层配额（每行：层名,规模）

💡 所需样本量 n₀=Z²p(1−p)/e²；实际误差 e=Z·√[p(1−p)/n]·√[(N−n)/(N−1)]；分层按 n_i=n·N_i/N 比例分配。

⚠️ 使用说明与注意事项

📚 深度解析：样本量/配额/误差计算

在research场景里，先统一 Sample Size / Quota / Margin of Error Calculator 的输入口径，再输出可复用结构，便于快速对账与复核。
当同类任务需要批量处理时，可用该工具做第一轮标准化；结果异常时再回到人工复核环节，降低漏检率。
在业务流程中，先做小样本试算再扩展规模，能快速验证参数假设是否与实际口径一致。

一体化标准化使用示例

先准备一组典型样本并固定单位与格式，运行一次并记录输出；再切换到边界样本（含缺失项、异常值）观察是否给出可解释结果，以便形成可复盘的分析清单。

这个 research 工具适合什么阶段使用？: 适合需求澄清和第一轮评估阶段；输出可直接用于方案讨论、初筛与结果复核，但关键决策建议结合历史策略再确认。
如何减少误用导致的偏差？: 建议固定输入单位、统一日期范围，并与对照样本比对；如出现明显偏移，优先核查原始数据清洗规则。

📖关于「样本量/配额/误差计算」 ▼

抽样调查综合计算工具，集样本量需求测算、给定样本的实际抽样误差计算与分层比例配额分配于一体，支持有限总体修正。

样本量/配额/误差计算