均值样本量计算器

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Sample Size for Estimating a Mean

📐 计算公式
n = (z·σ / e)²
估计总体均值所需的最小样本量由允许误差 e、总体标准差 σ 与置信水平对应的 z 值决定：误差越小、标准差越大、置信水平越高，所需样本量越大。z 值可手填（95% 对应 1.96、99% 对应 2.576），结果向上取整。

Given a confidence level, margin of error and population standard deviation, estimate the minimum sample size needed to estimate a population mean, for experiment design.

📌 计算说明
  • σ 未知可用历史估计。
  • e 越小样本量越大。

📚 深度解析：均值样本量

💡 常见使用场景

精度 ±2
z=1.96、σ=10、e=2：n=(1.96×10/2)²=(9.8)²=96.04→97。需至少 97 样本。
精度更严
e=1：n=(19.6)²=384.16→385，精度翻倍样本量翻四倍。

❓ 常见问题（FAQ）

e 是什么？
e 是允许的误差幅度（ME），即置信区间半宽上限；e 越小所需 n 越大（平方关系）。
σ 未知怎么定？
用预实验/文献估计，或取保守最大变异；否则需两阶段抽样。