Sample Size Calculate

① 計算引數

置信水平

誤差範圍 E (絕對)

總體比例 p (0-1)

總體規模 N (0=無限)

② 誤差範圍說明

所需最小樣本量

💡 Cochran 公式(無限總體): n₀ = z² × p × (1-p) / E²
有限總體修正: n = n₀ / (1 + (n₀-1)/N)
當 p 未知時取 p=0.5,可得最保守(最大)樣本量估計。

📐 經驗值參考

調查型別	典型樣本量	置信水平	誤差
全國民意調查	1000-1500	95%	±3%
市場調研	300-500	95%	±5%
使用者滿意度	200-400	95%	±5-7%
探索性研究	30-100	90%	±10%
臨床實驗	數十-數百	95-99%	按效應量

📚 深度解析：樣本量計算

💡 常見使用場景

問卷調查前規劃樣本量：給定置信水平 95%、誤差幅度 ±5%、預期比例 p=0.5，估算所需最小樣本數。
有限總體（如某批次 500 件產品）抽檢時，用有限總體校正縮小所需的樣本量。
臨床實驗或 A/B 實驗設計階段，根據效應量與可用資源反推需要招募的受試者數量。

Cochran 公式計算最小樣本量

引數：置信水平 95%（z=1.960）、誤差 E=5%（即 0.05）、總體比例 p=0.5、無限總體。Cochran 公式 n₀=z²·p(1−p)/E²=1.96²×0.25/0.05²=384.16，向上取整得最小樣本量 385。若總體 N=500，有限總體校正後 n=385/(1+384/500)≈216。

❓ 常見問題（FAQ）

p 取多少合適？: 當預期比例未知時取 p=0.5，此時 p(1−p) 最大，得到最保守（最大）的樣本量估計，保證不低估。
誤差幅度 E 用百分比還是小數？: 本工具介面輸入百分比如 5，內部按 0.05 計算；E 越小所需樣本量越大（與 E² 成反比）。

⚠️ 使用說明與注意事項

本工具純前端執行，資料不會上傳到伺服器
建議在主流瀏覽器（Chrome/Safari/Firefox/Edge）中使用
計算結果僅供參考，請以實際應用場景為準

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① 計算引數

② 誤差範圍說明

📐 經驗值參考

📚 深度解析：樣本量計算

💡 常見使用場景

❓ 常見問題（FAQ）

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✨功能特點

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樣本量計算

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