표본 크기 계산기

결과

자주 묻는 질문

표본 크기는 어떻게 계산되나요?

이 계산기는 Cochran 공식을 사용합니다: n₀ = z²p(1−p)/e². 여기서 z는 신뢰수준에 해당하는 z점수, p는 예상 비율, e는 허용 오차입니다. 모집단 크기를 입력하면 유한모집단 보정 n = n₀ / (1 + (n₀ − 1)/N)이 적용됩니다. 결과는 항상 사람 수로 올림됩니다.

어떤 신뢰수준을 선택해야 하나요?

95%는 대부분의 학술 연구와 시장 조사에서 표준적으로 선택하는 값입니다 — z점수 1.96에 해당합니다. 틀렸을 때의 위험이 크다면 99%(z = 2.576)를, 표본이 작아도 괜찮은 빠른 탐색적 조사라면 90%(z = 1.645)를 사용하세요.

예상 비율이 기본적으로 50%로 설정된 이유는 무엇인가요?

공식의 p(1−p) 항은 p = 0.5일 때 최대가 되므로 50%는 가장 보수적인(가장 큰) 표본 크기를 줍니다. 비율에 대한 사전 추정치가 없다면 50%로 두는 것이 실제 값이 무엇이든 표본이 충분히 크도록 보장합니다.

모집단 크기를 모르면 어떻게 하나요?

모집단 필드를 비워 두면 계산기는 모집단을 사실상 무한한 것으로 취급하며, 이는 큰 모집단에서는 문제없습니다. 유한모집단 보정은 모집단이 표본에 비해 작을 때만 중요합니다 — 모집단이 대략 10만을 넘으면 거의 차이가 없습니다.

모집단이 클수록 항상 더 큰 표본이 필요한가요?

아니요 — 이는 흔한 오해입니다. 필요한 표본 크기는 모집단이 커질수록 정체됩니다: 3억 명 규모의 국가를 조사하는 데 필요한 응답자 수는, 같은 신뢰수준과 허용 오차에서 10만 명 규모의 도시를 조사하는 것과 거의 다르지 않습니다.