단순 임의 샘플링에 의해 결정된 샘플의 양은 크게 두 가지 유형이 있습니다.
(1) 평균 유형의 변수의 경우
알려진 데이터는 절대 로그이므로 일반적으로 다음 단계에 따라 필요한 샘플 양을 계산합니다. 우리는 예상 조사 결과의 정확도 (E), 예상 조사 결과의 신뢰도 (L), 전체 예상 표준 편차 σ, 전체 단위 수 N 에 대한 구체적인 데이터를 알고 있습니다.
계산 공식은 n=σ2/(e2/Z2+σ2/N) 입니다
특별한 경우 매우 큰 사람이라면 계산 공식은 n= Z2σ2/e2 가 됩니다.
예를 들어 예상 평균 소득의 오차가 양수 및 음수 인민폐와 30 위안 사이인 경우 조사 결과는 95% 신뢰도 범위 내에 있고 95% 신뢰도는 Z 의 통계량이 1.96 이어야 합니다. 예상에 따르면 전체 표준 편차는 150 원이고 단위 합계는 1000 입니다.
샘플 수: n =150 *150/(30 * 30/(1.96 */kloc-0)
(2) 백분율 변수
백분율로 알려진 데이터의 경우 샘플 양은 일반적으로 다음 단계에 따라 계산됩니다. 알려진 조사 결과의 정확도 값의 백분율 (E) 과 신뢰도 (L), 비례 추정의 정확도 (P), 즉 샘플 변이의 정도, 총 수는 N 입니다.
그러면 계산 공식은 n = p (1-p)/(E2/z2+p (1-p)/n) 입니다
마찬가지로 특별한 경우 군중을 고려하지 않을 경우 공식은 n= Z2P( 1-P)/e2 입니다.
일반적으로 P 의 값을 모르기 때문에 샘플의 변이가 가장 클 때 0.5 의 값을 취합니다.
예를 들어 평균 소득의 오차가 양수와 마이너스 0.05 사이일 것으로 예상되며 조사 결과는 95% 신뢰 범위 내에 있다. 신뢰도의 95% 는 Z 의 통계가 1.96 이고, 예상 P 는 0.5 이며, 총 단위 수는 1000 입니다. 샘플 크기는 n = 0.5 * 0.5/(0.05 * 0.05) 입니다.