Statistik / Survei
Kalkulator Ukuran Sampel (Survei)
Cari tahu jumlah respons survei yang dibutuhkan berdasarkan margin of error dan tingkat kepercayaan, termasuk koreksi populasi terbatas untuk populasi kecil.
Kalkulator Ukuran Sampel (Survei): Rumus Cochran menghasilkan n₀ = z² × p(1 − p) ÷ e², dengan z berdasarkan tingkat kepercayaan (1,96 untuk 95%), p sebagai proporsi yang diharapkan, dan e sebagai margin of error. Dengan p = 50%, pilihan paling konservatif, serta ±5% pada tingkat kepercayaan 95%, n₀ = 384,16, sehingga dibutuhkan 385 respons. Untuk populasi sebanyak N orang, n = n₀ ÷ (1 + (n₀ − 1) ÷ N): untuk 1.000 orang, hasilnya 278. Berjalan 100% lokal di browser Anda tanpa upload file ke server.
- Kategori
- Tool sekolah & belajar
- Dijalankan
- Di browser Anda
- Biaya
- Gratis · tanpa daftar
- Ketersediaan
- Siap digunakan
Berjalan sepenuhnya di browser Anda
Rumus Cochran, n₀ = z² × p(1 − p) ÷ e², memberikan jumlah respons yang diperlukan agar proporsi survei berada dalam margin of error e pada tingkat keyakinan yang dipilih; 50% adalah perkiraan aman untuk p karena memerlukan jumlah terbesar. Untuk populasi kecil N, koreksi populasi terbatas n = n₀ ÷ (1 + (n₀ − 1) ÷ N) menguranginya. Rumus ini mengasumsikan sampel acak; tingkat respons yang rendah dan sampel yang bias tidak dapat diperbaiki hanya dengan menambah ukurannya.
Ukuran umum
Dengan tingkat kepercayaan 95% dan p = 50%: ±10% memerlukan 97 tanggapan, ±5% memerlukan 385, ±3% memerlukan 1.068, dan ±1% memerlukan 9.604. Dengan tingkat kepercayaan 99%, ±5% memerlukan 664.
Setelah hasil diperoleh, margin of error yang sebenarnya dicapai bergantung pada proporsi yang ditemukan: nilainya paling besar ketika jawabannya mendekati 50%.
Untuk eksperimen, bukan survei
Membandingkan dua kelompok, seperti dalam uji A/B atau uji klinis, memerlukan analisis power yang didasarkan pada ukuran efek yang ingin dideteksi, dan cara kerjanya berbeda.
Kualitas sampel bergantung pada cara pengambilannya: sampel besar yang dipilih sendiri tetap dapat memiliki bias yang parah.
Cara menggunakannya
- Pilih tingkat kepercayaan, biasanya 95%.
- Masukkan margin of error yang dapat Anda terima, serta ukuran populasi jika kecil.
- Lihat jumlah respons yang dibutuhkan.
Privasi & batasan
Semua perhitungan dilakukan di browser Anda.
Alat terkait
Pertanyaan umum
Mengapa populasi yang sangat besar tidak memerlukan sampel yang sangat besar?
Presisi bergantung pada jumlah respons, bukan proporsi populasi yang ditanya: 385 respons acak menghasilkan ±5%, baik populasinya 100.000 maupun 100 juta orang.
Mengapa menggunakan 50% untuk proporsi?
p(1 − p) memiliki nilai terbesar pada 50%, sehingga menghasilkan sampel terbesar dan paling aman; gunakan nilai lain hanya jika Anda mengetahui perkiraan jawabannya.
Apakah ini memperhitungkan orang yang tidak menjawab?
Tidak: bagi jumlah tersebut dengan tingkat respons yang Anda perkirakan. Dengan tingkat respons 20%, undang 385 ÷ 0,2 = 1.925 orang.
Alat gratis · berjalan di browser anda · tanpa perlu akun