सैंपल साइज़ कैलकुलेटर

तय कॉन्फ़िडेंस लेवल, त्रुटि सीमा या पावर के लिए किसी सर्वे या प्रयोग को कितने जवाब या सैंपल चाहिए, यह निकालता है। कितने लोगों का सर्वे करना है, या हर ग्रुप में कितने विषय चाहिए, यह तय करने के लिए इसका इस्तेमाल करें।

इस्तेमाल का तरीका

1. कोई टैब चुनें: "अनुपात (सर्वे)", "माध्य", "दो माध्यों की तुलना" या "दो अनुपातों की तुलना"।
2. सर्वे के लिए "कॉन्फ़िडेंस लेवल", "त्रुटि सीमा (±)" और "अपेक्षित अनुपात" डालें, और अगर ग्रुप की संख्या पता है तो "जनसंख्या का साइज़ (वैकल्पिक)" भी।
3. दो ग्रुप की तुलना के लिए इफ़ेक्ट साइज़ (या माध्यों का अंतर और मानक विचलन), "सार्थकता स्तर α", "पावर" और "टेस्ट की दिशा" सेट करें।
4. किसी तय सैंपल साइज़ के लिए त्रुटि सीमा निकालने के लिए "क्या निकालना है" को "त्रुटि सीमा" पर करें।

यह कैसे काम करता है

• अनुपात के लिए n₀ = z² × p(1 − p) ÷ e²। जनसंख्या का साइज़ N होने पर n = n₀ ÷ (1 + (n₀ − 1) ÷ N)। नतीजे ऊपर की ओर पूर्णांकित किए जाते हैं।
• दो माध्यों के लिए दो-सैंपल t-टेस्ट की पावर नॉन-सेंट्रल t वितरण से निकाली जाती है, और लक्ष्य तक पहुंचने वाला हर ग्रुप का सबसे छोटा n दिखाया जाता है।
• सरल रैंडम सैंपलिंग मानी जाती है; जवाब देने की दर और ड्रॉपआउट शामिल नहीं हैं। विस्तार के लिए "सूत्र और मान्यताएं" देखें।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

सर्वे के लिए कितना सैंपल साइज़ चाहिए?

95% कॉन्फ़िडेंस, ±5% त्रुटि सीमा और 50% अपेक्षित अनुपात पर: 1.96² × 0.25 ÷ 0.05² ≈ 384.2, यानी 385। ±3% के लिए 1,068 चाहिए।

क्या छोटी जनसंख्या के लिए छोटा सैंपल चाहिए?

हां। उन्हीं सेटिंग के साथ 1,000 की जनसंख्या पर फ़ाइनाइट पॉपुलेशन करेक्शन 278 देता है। बहुत बड़ी जनसंख्या में साइज़ का लगभग कोई असर नहीं होता।

अपेक्षित अनुपात पता न हो तो कौन सा इस्तेमाल करें?

50% इस्तेमाल करें। वहां p(1 − p) सबसे बड़ा होता है, इसलिए यह सबसे बड़ा और सबसे सुरक्षित सैंपल साइज़ देता है।

दो ग्रुप की तुलना के लिए हर ग्रुप में कितने विषय चाहिए?

इफ़ेक्ट साइज़ d = 0.5, α = 0.05, 80% पावर और दो-तरफ़ा टेस्ट के साथ हर ग्रुप में 64। छोटे इफ़ेक्ट के लिए ज़्यादा चाहिए।