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📐 样本量计算器

快速计算调研问卷、AB测试所需的最小样本量。基于统计学原理，支持有限和无限总体。

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📝 输入参数

置信水平越高，所需样本量越大

例如：5% 表示结果在真实值 ±5% 范围内

如果不确定，使用 50%（最保守估计）

如果总体有限（如公司员工数），填写这里可以减少所需样本量

📊 计算结果

🎯

填写参数并点击计算

所需最小样本量

--

置信水平 --
误差范围 --
预期比例 --
总体大小 --
Z 值 --
🐍 查看 Python 代码 ▼ 

                        

                    

                

            


            
            

                
📖 什么是样本量计算？

                

                    

                        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。
                    


                    
💡 应用场景

                    
    
                        
  • 市场调研 - 问卷调查需要收集多少份有效问卷
    • 
                        
  • AB 测试 - 需要多少用户才能验证转化率差异
    • 
                        
  • 质量检测 - 抽样检验需要抽取多少产品
    • 
                        
  • 医学研究 - 临床试验需要招募多少受试者
    • 
                    


                    
📐 计算公式

                    
无限总体样本量公式：

                    
n = (Z² × p × (1-p)) / E²

                    
有限总体调整公式：

                    
n_adjusted = 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
                    

                

            


            
            

                
💼 需要更复杂的样本量设计？

                
分层抽样、聚类抽样、多阶段抽样等复杂场景

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