올바른 표본 크기는 설문 조사를 수행하는 사람들에게 중요한 고려 사항입니다. 표본 크기가 너무 작은 경우 획득 한 표본 데이터는 모집단을 나타내는 데이터를 정확하게 반영하지 않습니다. 표본 크기가 너무 크면 측량 비용이 많이 들고 시간이 많이 소요됩니다. 예를 들어 설문 조사 목표가 미국에서 여성의 평균 연령을 찾는 것이면 모든 여성에게 나이를 묻는 것은 비현실적입니다.
표본 크기를 결정하려면 원하는 신뢰 수준과 허용 할 오차 수준을 정의하고 결정하려는 모집단 모수의 표준 편차를 알고 있거나 추정해야합니다.
허용 할 오류 수준을 정의하십시오. 추정하려는 모집단 모수의 5 % 미만인 결과를 제공 할 값을 선택하십시오. 허용 오차 수준이 높을수록 설문 조사 결과의 중요성이 줄어 듭니다.
미국에서 여성의 평균 연령 (인구 모수)을 찾아야하는 상황을 고려하십시오. 먼저 여성의 평균 연령을 추정하십시오. 이 추정값에 대해서는 이전 연구를 사용한 다음 해당 숫자에 0.05을 곱하여 오류를 찾으십시오.
연구를 할 수 없다면, 대략 여성의 평균 연령을 추정하십시오. 이 추정치의 표본 크기가 각각 31 명인 10 개의 서로 다른 설문 조사를 통해 데이터를 얻습니다. 각 설문 조사마다 31 명의 여성의 평균 연령을 계산하십시오. 그런 다음 모든 설문 조사에 대한 평균의 평균을 계산하십시오. 이 숫자를 여성의 평균 연령 추정치로 사용하십시오. 그런 다음이 숫자에 0.05을 곱하여 오류를 얻습니다. 설문 조사에 대해 얻은 평균의 평균이 40 인 경우 0.05 (5 %)에 40을 곱하여 2를 얻습니다.따라서 2 년 이내에 허용 할 오류를 선택하십시오.
이 숫자를 적어 두십시오. 샘플 크기를 계산하는 데 사용합니다. 표본 계산에 오류로 2를 사용하면 설문 조사에서 모집단의 실제 평균 연령에서 2 년 이내에 정확한 결과가 생성됩니다. 오차가 작을수록 표본 크기가 더 커집니다.
사용하려는 신뢰 수준을 정의하십시오. 신뢰 수준을 90, 95 또는 99 %로 선택하십시오. 표본 조사 결과가 이전 단계에서 계산 한 오차 허용 범위 내에있을 확률을 높이려면 더 높은 신뢰 수준을 사용하십시오. 선택한 신뢰 수준이 높을수록 표본 크기가 커집니다.
주어진 신뢰 구간에 대한 임계 값을 결정하십시오. 신뢰 수준이 90 %이면 임계 값 1.645를 사용하십시오. 신뢰 구간이 90 % 인 경우 임계 값 1.960을 사용하고 신뢰 레벨이 99 % 인 경우 임계 값 2.575를 사용하십시오. 이 숫자를 적어 두십시오. 샘플 크기를 계산하는 데 사용합니다.
다음으로 설문 조사를 통해 추정하려는 모집단 모수에 대한 표준 편차를 찾으십시오. 문제에 제시된 모집단 모수의 표준 편차를 사용하거나 표준 편차를 추정하십시오. 그것이 주어지지 않으면, 유사한 연구에서 표준 편차를 사용하십시오. 둘 다 사용할 수없는 경우 표준 편차가 대략 모집단의 약 34 %가되도록 추정하십시오.
1 단계에서 언급 한 예에서 20 년은 하나의 표준 편차라고 가정합니다. 평균 연령이 40 세인 경우 인구의 여성 중 68 %가 20 세에서 60 세 사이 인 것으로 추정됩니다.
표본 크기를 계산하십시오. 먼저 임계 값에 표준 편차를 곱하십시오. 그런 다음이 결과를 1 단계의 오류로 나눕니다. 이제이 결과의 제곱을 구하십시오. 이 결과는 샘플 크기입니다.
90 %의 신뢰 구간 (임계 값 1.645)을 사용하고 2 년 내에 오차를 지정하고 20 년의 모집단 표준 편차를 제공하는 문제의 경우 먼저 1.645에 20을 곱하여 32.9를 얻습니다. 32.9를 2로 나누면 16.45가됩니다. 160.6을 제곱하여 270.6을 얻습니다. 다음으로 큰 정수로 반올림하여 271의 표본 크기를 얻습니다.
설문 조사 결과 조건을 명시하십시오. 271의 표본 크기를 가진 1 단계의 예에서, 271 명의 여성 표본의 평균이 전체 여성 인구의 실제 평균에서 2 년 이내에있을 것이라고 90 % 확신 할 수 있습니다. 따라서 설문 조사 결과 평균 연령이 43 세인 경우 미국 여성 인구의 평균 연령이 42 세에서 44 세 사이 일 확률이 90 %임을 확인할 수 있습니다.