Sample Size Calculator

비율 검정 모드는 예/아니오, 동의/반대, 객관식처럼 응답이 범주로 나뉘는 설문에 사용합니다. 한 방향으로 답할 것으로 예상되는 비율과 허용 오차를 퍼센트로 입력합니다. 평균 검정 모드는 평균 나이, 소득, 시험 점수처럼 연속 변수를 측정할 때 사용합니다. 모집단의 예상 표준편차와 허용 오차를 절대값으로 입력합니다.

95%가 대부분의 학술 연구와 설문의 표준입니다. 오차범위 내에 실제 모집단 값이 포함될 확률이 95%라는 의미입니다. 99%는 의학 연구나 정책 결정처럼 오류 비용이 매우 높을 때 사용합니다. 90%는 예비 연구나 내부 연구, 또는 더 큰 표본을 모으기 어려운 경우에 적합합니다. 대부분의 비즈니스 설문에서는 95% 신뢰수준에 오차범위 5%가 통상적인 최소 기준입니다.

모집단이 작고 유한한 경우, 표준 공식은 무한 모집단을 가정하므로 필요 표본을 과대 추정합니다. 유한 모집단 보정 공식(n = n₀ / (1 + (n₀ − 1) / N))이 이를 조정합니다. 예를 들어 보정 전 추정치가 385명이고 전체 모집단이 1,000명이라면 FPC 적용 시 필요 표본이 약 278명으로 줄어듭니다. 모집단 필드를 비워두면 무한(매우 큰) 모집단으로 가정합니다.

비율 50%(p=0.5)는 분산항 p × (1−p) = 0.25를 최대화하여 가장 크고 보수적인 표본 크기 추정치를 만들어냅니다. 실제 비율을 모를 때 50%를 사용하면 실제 결과와 관계없이 충분한 표본이 보장됩니다. 이전 연구에서 비율이 20%나 80%에 가깝다는 근거가 있다면 해당 값을 입력하면 필요 표본이 줄어들어 설문 비용을 절감할 수 있습니다.

전국 여론 조사의 경우 95% 신뢰수준에서 ±3% 또는 ±5% 오차범위가 표준입니다. 95% 신뢰수준에서 ±5% 오차범위는 무한 모집단 기준으로 385명이 필요한데, 대부분의 설문 연구 가이드에서 인용하는 기준 수치입니다. 내부 품질 검사나 소규모 비즈니스 설문에서는 90% 신뢰수준에 ±10% 오차범위도 적합할 수 있습니다. 의학·규제 연구에서는 99% 신뢰수준에 ±1% 이하 오차를 요구하는 경우가 많아 수천 명의 표본이 필요합니다.

"평균 검정" 모드로 전환한 후 연구 대상 모집단의 표준편차를 입력하세요. 모집단 표준편차를 모르는 경우 예비 연구나 이전 연구에서 추정하거나, 기대값 범위를 4로 나누는 범위 경험칙을 사용하세요. 그런 다음 절대값 오차범위를 입력합니다. 예를 들어 평균 소득을 ±50만 원 이내로 추정하려면 500000을 입력합니다.

이 계산기의 표본 크기는 주어진 오차범위와 신뢰수준에 맞춰 계산되며, 제1종 오류율(위양성) 제어에 해당합니다. 통계적 검정력(1 - 제2종 오류율, 실제 효과를 감지할 확률)은 별도의 고려 사항으로 표본 크기와 효과 크기 모두에 의존합니다. 검정력 분석이 필요한 경우 전용 검정력 계산 도구를 사용하세요. 이 도구에서 계산된 표본 크기는 추정 정확도를 위한 최소 크기이지, 가설 검정 검정력을 위한 크기가 아닙니다.

표본이 클수록 표집 오차가 줄어들지만 효과는 점감합니다. 표본 크기를 두 배로 늘리면 오차범위가 √2(약 1.41)배만 줄어듭니다. 최소 필요 표본을 초과하면 추가 정밀도와 데이터 수집 비용을 비교해야 합니다. 또한 무응답 편향이나 잘못된 질문 설계 같은 체계적 편향은 표본을 아무리 늘려도 해결되지 않으며, 이 경우 표집 오차보다 편향이 더 큰 문제가 될 수 있습니다.