必要なサンプル数の計算ツール
アンケート調査や製造業の品質チェックなどで、信頼できる結果を得るために必要なサンプルサイズを計算します。以下の項目を入力して「計算する」ボタンを押してください。
【アンケート調査の場合】 調査対象となる全体の人数です。(例：日本の20代男性、サービスの利用者全員)
【製品検査の場合】 検査対象となる製品の総数（ロットサイズ）です。(例：1回の生産ロットで10,000個)
【製品検査の場合】 検査対象となる製品の総数（ロットサイズ）です。(例：1回の生産ロットで10,000個)
結果の信頼性を示す数値です。例えば95%とは、「同様の調査/検査を100回行った場合、95回は母集団の真の値（真の支持率や真の不良率など）が許容誤差の範囲内に収まる」ことを意味します。一般的に95%が広く利用されます。
%単位で入力します。結果の誤差をどの程度まで許容できるかを示します。
【アンケート調査の場合】 世論調査で「支持率30%、許容誤差±5%」なら、真の支持率は25%～35%の間にあると解釈します。
【製品検査の場合】 「不良率3%、許容誤差±1%」なら、全体のロットの真の不良率は2%～4%の間にあると解釈します。
【アンケート調査の場合】 世論調査で「支持率30%、許容誤差±5%」なら、真の支持率は25%～35%の間にあると解釈します。
【製品検査の場合】 「不良率3%、許容誤差±1%」なら、全体のロットの真の不良率は2%～4%の間にあると解釈します。
%単位で入力します。予測される比率のことです。不明な場合は、ばらつきが最大となり、必要なサンプル数が最も多く計算される「50%」のままにしてください。
【アンケート調査の場合】 ある質問に対して、特定の回答をする人の比率を予測して入力します。(例：「A内閣を支持しますか？」という質問に対し「支持する」と回答する人の想定比率。事前の調査で40%程度と予測されるなら「40」と入力します。)
【製品検査の場合】 過去の実績などから、想定される不良率を入力します。
【アンケート調査の場合】 ある質問に対して、特定の回答をする人の比率を予測して入力します。(例：「A内閣を支持しますか？」という質問に対し「支持する」と回答する人の想定比率。事前の調査で40%程度と予測されるなら「40」と入力します。)
【製品検査の場合】 過去の実績などから、想定される不良率を入力します。
計算式について
このツールは、以下の計算式（コクランの公式＋有限母集団修正）を用いてサンプルサイズを算出しています。
- 母集団のサイズ (N): 調査対象や製品の総数。
- 信頼度 (Z): 結果の信頼性を示す統計的な値（95%なら1.96）。
- 許容誤差 (E): 許容できる結果のズレ（5%なら0.05）。
- 想定比率 (p): 想定される回答率や不良率（50%なら0.5）。
計算式
1. まず、母集団が無限と仮定した場合のサンプルサイズ(n0)を計算します。
$$ n_0 = \frac{Z^2 \times p \times (1-p)}{E^2} $$
2. 次に、母集団のサイズ(N)を考慮して、サンプルサイズ(n)を修正します（有限母集団修正）。
$$ n = \frac{n_0}{1 + \frac{(n_0 - 1)}{N}} $$
※母集団のサイズが未入力、または非常に大きい場合は、1の式の結果に近くなります。
