Calcolatore della dimensione del campione per proporzione

Inserisca come decimali la proporzione prevista, il massimo margine di errore accettabile e un livello di confidenza bilaterale. Il risultato usa l’approssimazione normale standard e viene sempre arrotondato all’intero superiore, perché una frazione di partecipante o osservazione non può garantire la precisione desiderata. Lo strumento è utile per pianificare indagini, sondaggi, verifiche, esperimenti e controlli di qualità prima della raccolta dei dati.

Scelga valori coerenti con la domanda dello studio

Per prima cosa esprima ogni valore in forma decimale. Un margine di cinque punti percentuali va inserito come 0.05, mentre un livello di confidenza del 95 per cento va indicato come 0.95. La proporzione stimata rappresenta la migliore previsione disponibile della quota di popolazione che presenterà la caratteristica di interesse. Può derivare da uno studio pilota, da un’indagine precedente, da dati operativi o da una popolazione realmente comparabile. Se non dispone di una stima difendibile, 0.5 è la scelta prudenziale consueta, perché il prodotto di p per uno meno p raggiunge il massimo in 0.5. Con margine e confidenza fissi, questo valore produce quindi il campione più grande. Definisca l’esito prima di scegliere la stima: la proporzione di clienti che rinnovano non coincide con quella dei clienti che consigliano un prodotto. I valori devono descrivere un solo esito binario e una popolazione precisa. Il calcolo presuppone osservazioni indipendenti e un margine espresso sulla scala della proporzione, non una percentuale relativa al risultato previsto.

Comprenda il calcolo e l’arrotondamento per eccesso

Il calcolatore converte innanzitutto il livello di confidenza bilaterale nel valore critico della normale standard, comunemente chiamato punteggio z. Calcola poi z al quadrato per la proporzione stimata per uno meno tale proporzione e divide il risultato per il margine di errore al quadrato. È la nota formula di pianificazione per una proporzione mediante approssimazione normale. Il valore ottenuto viene arrotondato all’osservazione intera successiva. L’arrotondamento per eccesso è essenziale: quello all’intero più vicino potrebbe lasciare lo studio appena sotto la precisione dichiarata. Il punteggio z è mostrato per trasparenza, mentre la dimensione del campione viene calcolata usando il valore interno non arrotondato. Il risultato è un minimo valido sotto le ipotesi della formula, non la promessa che ogni campione osservato avrà esattamente quell’errore. L’incertezza reale dipende dalla proporzione osservata e dal processo di campionamento. Il calcolo non aggiunge correzioni per mancate risposte, record non validi, abbandoni, cluster, ponderazioni o misure ripetute; tali effetti vanno inseriti successivamente nel piano dello studio.

Interpreti il risultato secondo il disegno dello studio

Consideri il risultato come il numero di risposte od osservazioni utilizzabili e indipendenti richiesto dall’analisi. Se prevede che risponda solo l’80 per cento delle persone invitate, divida il numero di risposte utilizzabili richiesto per 0.8 e arrotondi per eccesso per stimare quanti inviti inviare. I campioni a cluster, come studenti all’interno di scuole o pazienti all’interno di cliniche, richiedono solitamente un ulteriore aggiustamento per l’effetto del disegno, poiché le osservazioni nello stesso gruppo sono correlate. Una popolazione finita nota può talvolta giustificare la relativa correzione, ma questo calcolatore restituisce intenzionalmente il risultato standard per popolazioni grandi, così da mantenere le ipotesi chiare e riutilizzabili. Anche gli eventi estremamente rari o frequenti possono richiedere metodi specifici per la copertura degli intervalli. Prima di raccogliere i dati, documenti margine, confidenza, proporzione prevista, tasso di risposta atteso ed eventuale effetto del disegno. Per automatizzare la pianificazione, l’API costa $0.002 per richiesta e restituisce lo stesso calcolo deterministico.