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Calcola la dimensione del campione richiesta per sondaggi, ricerche e studi statistici. Determina quanti partecipanti ti servono per risultati accurati con livelli di confidenza e margini di errore personalizzabili.
Quanto vuoi essere sicuro che il valore reale rientri nel tuo margine di errore. I valori comuni sono 90%, 95% o 99%.
La quantità di errore che sei disposto ad accettare. Un margine più piccolo richiede una dimensione campionaria maggiore.
La percentuale attesa della tua popolazione che ha la caratteristica di interesse. Se sconosciuto, usa 50% per la dimensione campionaria massima (caso peggiore).
Attiva questo se la tua popolazione è finita e relativamente piccola. Per popolazioni grandi (>100.000), lascia disattivato poiché non influenzerà significativamente la dimensione del campione.
Devi intervistare 385 partecipanti per avere il 95% di confidenza che i tuoi risultati siano entro ±5% del valore reale della popolazione.
Questo calcolatore fornisce stime di dimensione del campione per scopi educativi e di pianificazione. Consulta sempre uno statistico per decisioni di ricerca critiche.
I calcoli assumono campionamento casuale semplice. Il campionamento stratificato o a grappolo può richiedere approcci diversi. La correzione per popolazione finita viene applicata quando la dimensione della popolazione è specificata e quando il campione è più del 5% della popolazione.
La dimensione del campione è il numero di partecipanti o osservazioni necessarie in uno studio per trarre conclusioni valide su una popolazione. Una dimensione del campione adeguata garantisce che i risultati della tua ricerca siano statisticamente significativi e possano essere generalizzati alla popolazione più ampia. Un campione troppo piccolo può perdere effetti importanti, mentre un campione troppo grande spreca risorse. Calcolare la dimensione del campione corretta è cruciale per il design di sondaggi, studi clinici, ricerche di mercato e studi accademici.
Per popolazioni infinite o grandi, la formula della dimensione del campione è:
n = (z² × p × (1-p)) / e²Dove n è la dimensione del campione, z è il valore z per il tuo livello di confidenza (1,96 per 95%), p è la proporzione attesa (0,5 per dimensione campionaria massima), ed e è il margine di errore come decimale (0,05 per 5%).
Quando si campiona da una popolazione piccola, applichiamo una correzione per popolazione finita: n_aggiustato = n / (1 + (n-1)/N), dove N è la dimensione della popolazione. Questa correzione riduce la dimensione del campione richiesta quando il campione rappresenta una porzione significativa della popolazione totale.
Una buona dimensione del campione dipende dal tuo livello di confidenza e margine di errore. Per un livello di confidenza del 95% e un margine di errore di ±5%, hai tipicamente bisogno di circa 385 partecipanti per una popolazione grande. Per un margine di errore di ±3% allo stesso livello di confidenza, hai bisogno di circa 1.067 partecipanti.
Il 95% è il livello di confidenza più comune in ricerca e sondaggi. Significa che puoi essere sicuro al 95% che i tuoi risultati riflettano la popolazione reale entro il tuo margine di errore. Usa 90% per decisioni meno critiche o 99% per ricerche ad alto rischio dove è necessaria maggiore certezza.
Il margine di errore è l'intervallo di valori sopra e sotto il tuo risultato campionario entro il quale ci si aspetta che cada il valore reale della popolazione. Un margine di errore di ±5% significa che se il 60% del tuo campione dice sì, puoi essere sicuro che il 55-65% della popolazione totale direbbe sì (al tuo livello di confidenza scelto).
Usa la correzione popolazione finita quando la tua popolazione totale è piccola (tipicamente sotto 100.000) e nota. Riduce la dimensione del campione richiesta perché campionare una frazione maggiore della popolazione fornisce più precisione. Se il tuo campione fosse più del 5% della popolazione, la correzione fa una differenza significativa.
La proporzione attesa è la tua migliore stima di quale percentuale della popolazione ha la caratteristica che stai misurando. Se non hai informazioni precedenti, usa 50% (0,5) perché produce la dimensione campionaria massima, garantendo potenza adeguata indipendentemente dalla proporzione reale. Se conosci la proporzione approssimativa da ricerche precedenti, usa quel valore per potenzialmente ridurre la dimensione del campione.
Per popolazioni grandi (oltre 100.000), la dimensione del campione è largamente indipendente dalla dimensione della popolazione—intervistare 385 persone dà precisione simile che la popolazione sia di 100.000 o 100 milioni. Per popolazioni più piccole, usa la correzione popolazione finita per aggiustare la dimensione del campione verso il basso.
Il margine di errore ha una relazione inversa al quadrato con la dimensione del campione. Dimezzare il margine di errore richiede quattro volte la dimensione del campione. Ad esempio, un margine di ±5% necessita di circa 385 partecipanti, mentre ±2,5% necessita di circa 1.537 partecipanti con il 95% di confidenza.
Questo calcolatore funziona per studi di base basati su proporzioni, ma gli studi clinici spesso richiedono calcoli di potenza più sofisticati che considerano la dimensione dell'effetto, tipo di test statistico e altri fattori. Consulta un biostatistico per la determinazione della dimensione del campione in ricerca medica.