← 返回工具箱

📋调研样本量计算

帮你回答：做问卷调研/用户访谈需要找多少人？避免人数太少结论不可靠，或太多浪费资源。

💡 适用场景：问卷调研、满意度调查、市场调研、AB测试样本估算

正在加载计算引擎...

📊真实行业案例免费开放

点击案例即可加载参数并自动计算所需样本量

⏳
加载案例中...

📝 输入参数

你希望结论有多可靠？

通俗说：95%可靠 = 如果做100次调研，95次结论是对的

能接受多大的误差？（%）

例如：调研显示60%的人喜欢A，误差5%意味着实际在55%-65%之间

你预估的结果大概是多少？（%）

不确定就填50%，这样算出的样本量最大最保险

你的目标人群有多少人？

例如：公司有500员工做满意度调研，就填500。不知道就留空

🎯

填写参数并点击「计算需要多少人」

结果图表对比解读

🎯 样本量结果

所需最小样本量

Z 临界值

置信水平

误差范围

无限总体样本量

总体大小

📈 敏感性分析

误差 vs 样本量

置信水平 vs 样本量

📊 不同参数对比

置信水平	误差 ±3%	误差 ±5%	误差 ±8%	误差 ±10%

💡 结果解读

🐍查看 Python 代码▼

样本量是指在调研或实验中需要收集的最小样本数量，以确保结果具有统计学意义。样本量过小会导致结果不可靠，样本量过大则浪费资源。

无限总体：n = (Z² × p × (1-p)) / E²

有限总体调整：n_adj = n / (1 + (n-1)/N)

其中 Z = z 临界值，p = 预期比例，E = 误差范围，N = 总体大小

19 个统计工具免费使用，涵盖假设检验、回归分析、聚类分析等

查看全部工具 →