सैंपल साइज़ कैलकुलेटर ऑनलाइन
चुने गए कॉन्फ़िडेंस लेवल और मार्जिन ऑफ़ एरर के लिए आपके सर्वे को कितने सैंपल साइज़ की ज़रूरत है, यह पता करें। आपके आंकड़े आपकी डिवाइस पर ही रहते हैं।
सैंपल साइज़ कैलकुलेटर पूरी तरह आपके ब्राउज़र में चलता है। कॉन्फ़िडेंस लेवल, मार्जिन ऑफ़ एरर, पॉपुलेशन साइज़, और हर कैलकुलेटेड रिज़ल्ट आपकी डिवाइस पर ही रहता है और कभी ArrayKit पर अपलोड नहीं होता।
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सैंपल साइज़ कैलकुलेटर के बारे में
सैंपल साइज़ कैलकुलेटर यह पता लगाता है कि किसी सर्वे को चुने गए कॉन्फ़िडेंस लेवल और मार्जिन ऑफ़ एरर तक पहुँचने के लिए कितने रिस्पॉन्डेंट्स चाहिए, और इसके लिए पॉपुलेशन प्रोपोर्शन का अनुमान लगाने वाले कोक्रन के फ़ॉर्मूला का इस्तेमाल करता है। कॉन्फ़िडेंस लेवल डालें (या 90/95/99% प्रीसेट चुनें), मार्जिन ऑफ़ एरर डालें, और यह न्यूनतम सैंपल साइज़, उसके पीछे का z-स्कोर, और मान लिया गया प्रोपोर्शन दिखाता है। जब पूरी ऑडियंस ज्ञात और सीमित हो — जैसे किसी कंपनी के 4,000 कर्मचारी — तो फ़ाइनाइट पॉपुलेशन करेक्शन ऑन करके ज़रूरत को और कम किया जा सकता है, या अगर किसी पिछले अध्ययन से मोटा-मोटा अनुपात पहले से पता हो तो एक्सपेक्टेड प्रोपोर्शन सेट किया जा सकता है। यह उन रिसर्चर्स, प्रोडक्ट व UX टीमों, और स्टूडेंट्स के लिए बना है जो सर्वे, पोल या A/B टेस्ट प्लान कर रहे हैं और डेटा इकट्ठा करने से पहले एक ठोस सैंपल साइज़ चाहते हैं। हर कैलकुलेशन आपके ब्राउज़र में ही होता है — कोई भी सर्वे पैरामीटर अपलोड नहीं होता।
विशेषताएँ
- कॉन्फ़िडेंस लेवल और मार्जिन ऑफ़ एरर से कोक्रन के फ़ॉर्मूला के ज़रिए ज़रूरी सैंपल साइज़ कैलकुलेट करता है
- आम 90%, 95% और 99% कॉन्फ़िडेंस लेवल के लिए वन-क्लिक प्रीसेट, या कोई भी कस्टम वैल्यू
- जब पूरी और सीमित पॉपुलेशन साइज़ पता हो तो ऑप्शनल फ़ाइनाइट पॉपुलेशन करेक्शन
- ऑप्शनल एक्सपेक्टेड प्रोपोर्शन इनपुट, अनजान होने पर डिफ़ॉल्ट रूप से सबसे कंज़र्वेटिव 50/50 स्प्लिट
- रिज़ल्ट के पीछे का सटीक z-स्कोर, करेक्टेड सैंपल साइज़, और इस्तेमाल किया गया प्रोपोर्शन दिखाता है
- कॉन्फ़िडेंस लेवल, मार्जिन ऑफ़ एरर, और ज़रूरी सैंपल साइज़ की प्लेन-टेक्स्ट समरी कॉपी करता है
- बहुत छोटे पायलट स्टडी और बहुत बड़ी पॉपुलेशन साइज़ दोनों को बिना सटीकता खोए हैंडल करता है
- पूरी तरह आपके ब्राउज़र में चलता है — सर्वे पैरामीटर कभी अपलोड नहीं होते
सैंपल साइज़ कैलकुलेटर का उपयोग कैसे करें
- अपना मनचाहा कॉन्फ़िडेंस लेवल डालें, या 90/95/99% प्रीसेट चुनें
- स्वीकार्य मार्जिन ऑफ़ एरर परसेंटेज में डालें
- चाहें तो कोई ज्ञात पॉपुलेशन साइज़ या एक्सपेक्टेड प्रोपोर्शन ऑन करें
- ज़रूरी सैंपल साइज़ देखें और समरी कॉपी करें
उदाहरण
इनपुट
95%, ±5%
आउटपुट
Sample size: 385
95% कॉन्फ़िडेंस और ±5% मार्जिन ऑफ़ एरर पर, अनजान 50/50 प्रोपोर्शन के साथ, कोक्रन के फ़ॉर्मूला को 385 रिस्पॉन्डेंट्स चाहिए।
सामान्य त्रुटियाँ और समस्या निवारण
- मार्जिन ऑफ़ एरर 5 की जगह 0.05 टाइप कर दिया, जिससे सैंपल साइज़ बहुत ज़्यादा हो जाता है। — परसेंटेज फ़ॉर्म डालें, जैसे ±5% मार्जिन के लिए 5 — सैंपल साइज़ कैलकुलेटर इसे खुद अंदर ही कन्वर्ट कर देता है।
- कॉन्फ़िडेंस लेवल 95 की जगह 0.95 टाइप कर दिया। — डेसिमल प्रोबेबिलिटी नहीं, परसेंटेज (95) डालें; यह फ़ील्ड 0–100 के बीच वैल्यू चाहता है।
- ज़रूरी सैंपल साइज़ सर्वे किए जाने वाले कुल लोगों से भी ज़्यादा लग रहा है। — 'ज्ञात पॉपुलेशन साइज़ तक सीमित करें' ऑन करें और कुल पॉपुलेशन डालें — फ़ाइनाइट पॉपुलेशन करेक्शन छोटे, सीमित समूहों के लिए ज़रूरत कम कर देता है।
- एक्सपेक्टेड प्रोपोर्शन बदलने पर रिज़ल्ट काफ़ी बदल जाता है। — 50% सबसे कंज़र्वेटिव चुनाव है (सबसे बड़ा सैंपल साइज़); अलग प्रोपोर्शन तभी डालें जब कोई पहले का या पायलट अध्ययन उसे सपोर्ट करता हो।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
- सैंपल साइज़ कैलकुलेटर क्या है?
- यह एक टूल है जो कोक्रन के फ़ॉर्मूला, n = z² · p(1 − p) / e², का इस्तेमाल करके किसी चुने गए कॉन्फ़िडेंस लेवल और मार्जिन ऑफ़ एरर के लिए न्यूनतम ज़रूरी सर्वे रिस्पॉन्स कैलकुलेट करता है, और ज़रूरत पड़ने पर फ़ाइनाइट पॉपुलेशन के लिए करेक्ट भी करता है।
- सैंपल साइज़ कैलकुलेटर ज्ञात पॉपुलेशन को कैसे हैंडल करता है?
- जब आप 'ज्ञात पॉपुलेशन साइज़ तक सीमित करें' ऑन करके कुल संख्या डालते हैं, तो कैलकुलेटर फ़ाइनाइट पॉपुलेशन करेक्शन लागू करता है, जो किसी एक कंपनी के स्टाफ़ जैसे छोटे या सीमित समूहों के लिए ज़रूरी सैंपल साइज़ कम कर देता है।
- अगर मुझे प्रोपोर्शन पता न हो तो सैंपल साइज़ कैलकुलेटर में कौन-सा प्रोपोर्शन इस्तेमाल करूं?
- एक्सपेक्टेड प्रोपोर्शन फ़ील्ड को ऑफ़ ही रहने दें। कैलकुलेटर तब 50% मान लेगा, जो सबसे कंज़र्वेटिव चुनाव है और सबसे बड़ा — इसलिए सबसे सुरक्षित — सैंपल साइज़ देता है।
- क्या सैंपल साइज़ कैलकुलेटर मेरे सर्वे नंबर अपलोड करता है?
- नहीं। कॉन्फ़िडेंस लेवल, मार्जिन ऑफ़ एरर, पॉपुलेशन साइज़, और हर रिज़ल्ट आपके ब्राउज़र में ही लोकली कैलकुलेट होता है और कभी भी ArrayKit या कहीं और नहीं भेजा जाता।
- इस कैलकुलेटर में 99% कॉन्फ़िडेंस लेवल को 95% से बड़ा सैंपल क्यों चाहिए?
- ज़्यादा कॉन्फ़िडेंस लेवल एक बड़ा z-स्कोर इस्तेमाल करता है, जिससे फ़ॉर्मूला का न्यूमरेटर बड़ा हो जाता है, इसलिए सैंपल साइज़ कैलकुलेटर एक बड़ा सैंपल देता है ताकि यह ज़्यादा भरोसे से कहा जा सके कि असली वैल्यू मार्जिन ऑफ़ एरर के अंदर है।
- क्या मैं 10,000 लोगों वाले कस्टमर सर्वे के लिए सैंपल साइज़ कैलकुलेटर इस्तेमाल कर सकता हूं?
- हां। अपना कॉन्फ़िडेंस लेवल और मार्जिन ऑफ़ एरर डालें, फिर पॉपुलेशन साइज़ ऑप्शन ऑन करके 10,000 डालें ताकि रिज़ल्ट पर फ़ाइनाइट पॉपुलेशन करेक्शन लागू हो जाए।
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