Calculateur de taille d'échantillon
Un outil précis et accessible pour planifier la collecte de données en calculant la taille d'échantillon nécessaire pour les proportions ou les moyennes dans les enquêtes et expériences.
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À propos de cet outil
Théoriquement, il applique des formules standard: pour les proportions, n0 = (Z^2 p(1-p)) / E^2; pour les moyennes, n0 = (Z^2 s^2) / E^2. Si la population est finie, on applique la correction de population finie n = n0 / (1 + (n0 - 1)/N). Les effets de conception peuvent ajuster le résultat; les ajustements de non-réponse peuvent augmenter la taille cible. Les hypothèses par défaut supposent p=0,5 et CL=95%.
Entrées: N, E (%), CL (%), et soit une proportion estimée p (0-1) soit un écart-type s. Sorties: taille d'échantillon recommandée n, marge d'erreur effective, et l'impact des choix de conception. L'outil clarifie les implications sur les délais, les budgets et la qualité des données.
Utilisateurs cibles: chercheurs, étudiants, marketeurs et équipes produit planifiant des enquêtes, des entretiens ou des expériences. Une valeur unique réside dans la gestion explicite des populations finies, des notes méthodologiques claires et une analyse de sensibilité simple. L'outil met l'accent sur la transparence: il expose les formules, les hypothèses et les résultats reproductibles pour les vérifications et discussions méthodologiques.
Comment utiliser
- Entrer les données: population N (laisser vide pour les grandes populations), marge d'erreur E (en points), niveau de confiance CL (en pourcentage), et soit proportion p (0-
- soit écart-type s.
- Options avancées: activer la correction de population finie et définir l'effet de conception DEFF si connu.
- Lancer le calcul: le calculer calcule n0, applique FPC et DEFF et fournit la taille d'échantillon finale.
- Vérifier les résultats: examiner n, marge d'erreur effective et les notes sur les hypothèses.
- Exporter ou sauvegarder: copier les entrées et résultats ou exporter en CSV/JSON si pris en charge.
Frequently Asked Questions
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Qu'est-ce qu'une taille d'échantillon et pourquoi est-elle importante?
Le calculateur suppose-t-il un échantillonnage aléatoire simple?
Et si la taille de la population est inconnue?
Comment le design effect influence-t-il le résultat?
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