最小樣本量估算

🎯 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;有限總體修正 n = n₀ ÷(1 +(n₀−1)/N)。
⚠️ 使用説明與注意事項
  • p=50% 時方差最大,樣本量最保守,適用於未知總體特徵時
  • 總體規模 N=0 或留空表示視為無限總體,不啓用 FPC
  • 實際回收需考慮應答率,按公式結果 ÷ 應答率放大
  • 分層抽樣請在分層配額工具中按層分配

📚 深度解析:最小樣本量估算

💡 常見使用場景

快速複核「最小樣本量估算」
先跑一組可復現輸入做基準,再做一次關鍵參數上浮/下調的複測,對照輸出變化是否符合預期。

❓ 常見問題(FAQ)

最小樣本量估算 可直接用於決策依據嗎?
更多用於快速預估與複核。正式決策請補充數據來源、邊界條件與單位説明。
結果和歷史表現差異明顯怎麼辦?
先核對是否有百分比/小數口徑混淆,再確認時間窗與樣本口徑是否可比,最後以樣本複測法鎖定偏差點。
📖關於「最小樣本量估算」

📝工具簡介

調查最小樣本量估算工具,基於 Cochran 公式與有限總體修正(FPC),支持 90/95/99/99.5% 置信水平,並對比不同置信水平下的樣本量需求與應答率放大。

功能特點

🎯使用場景