Máy tính Kích thước Mẫu

Tính toán kích thước mẫu cần thiết cho các cuộc khảo sát, nghiên cứu và phân tích thống kê với mức độ tin cậy, sai số biên và hiệu chỉnh quần thể hữu hạn. Nhận phân tích công thức từng bước và khoảng tin cậy trực quan.

Máy tính kích thước mẫu thống kê

Xác định kích thước mẫu tối ưu cho nghiên cứu của bạn một cách chính xác

Thiết lập nhanh

Mức tin cậy

Sai số

Phân phối phản hồi

Quần thể hữu hạn — Bật nếu kích thước quần thể của bạn đã biết và tương đối nhỏ

Tổng kích thước quần thể

Embed Máy tính Kích thước Mẫu Widget

Giới thiệu về Máy tính Kích thước Mẫu

Chào mừng bạn đến với Máy tính kích thước mẫu, một công cụ thống kê chuyên nghiệp được thiết kế cho các nhà nghiên cứu, nhà tiếp thị, chuyên gia kiểm soát chất lượng và bất kỳ ai đang thực hiện các cuộc khảo sát hoặc nghiên cứu. Máy tính này xác định số lượng người tham gia hoặc quan sát tối thiểu cần thiết để đạt được kết quả có giá trị thống kê với mức độ tin cậy và độ chính xác mong muốn của bạn.

Kích thước mẫu là gì?

Kích thước mẫu đề cập đến số lượng các quan sát hoặc người phản hồi riêng lẻ được đưa vào một nghiên cứu hoặc khảo sát. Lựa chọn kích thước mẫu phù hợp là yếu tố sống còn đối với giá trị của nghiên cứu—mẫu quá nhỏ có thể không phát hiện được các hiệu ứng thực tế (sai lầm loại II), trong khi mẫu quá lớn gây lãng phí nguồn lực mà không cải thiện ý nghĩa của độ chính xác.

Kích thước mẫu cần thiết phụ thuộc vào một số yếu tố: mức tin cậy mong muốn, sai số chấp nhận được, biến thiên dự kiến trong các phản hồi và tổng kích thước quần thể (đối với quần thể hữu hạn).

Công thức kích thước mẫu cho tỷ lệ

Quần thể vô hạn

$$n = \frac{Z^2 \times p \times (1-p)}{E^2}$$

Hiệu chỉnh quần thể hữu hạn

$$n_{adj} = \frac{n}{1 + \frac{n-1}{N}}$$

Trong đó:

n = Kích thước mẫu cần thiết
Z = Điểm Z tương ứng với mức tin cậy (1.645 cho 90%, 1.96 cho 95%, 2.576 cho 99%)
p = Tỷ lệ dự kiến (phân phối phản hồi)
E = Sai số (khoảng tin cậy)
N = Tổng kích thước quần thể (để hiệu chỉnh quần thể hữu hạn)

Cách sử dụng máy tính này

Thiết lập mức tin cậy của bạn: Chọn 90%, 95% hoặc 99% tùy thuộc vào mức độ chắc chắn bạn cần về kết quả của mình. 95% là tiêu chuẩn cho hầu hết các nghiên cứu.
Xác định sai số: Nhập phạm vi sai số chấp nhận được dưới dạng phần trăm. Sai số càng nhỏ đòi hỏi mẫu càng lớn.
Ước tính phân phối phản hồi: Nếu bạn kỳ vọng tỷ lệ chia 50/50, hãy dùng 50%. Nếu nghiên cứu trước gợi ý các tỷ lệ khác, hãy dùng giá trị đó. Khi không chắc chắn, 50% cung cấp ước tính thận trọng nhất.
Nhập kích thước quần thể (tùy chọn): Nếu quần thể của bạn là hữu hạn và tương đối nhỏ, hãy bật nút chuyển đổi quần thể và nhập tổng kích thước để hiệu chỉnh quần thể hữu hạn.
Tính toán: Nhấp vào nút để xem kích thước mẫu cần thiết cùng với phân tích chi tiết công thức và khoảng tin cậy trực quan.

Hiểu về mức tin cậy

Mức tin cậy thể hiện xác suất mà mẫu của bạn phản ánh chính xác tham số thực của quần thể. Mức tin cậy 95% có nghĩa là nếu bạn lặp lại khảo sát 100 lần với các mẫu ngẫu nhiên khác nhau, khoảng 95 trong số các cuộc khảo sát đó sẽ nắm bắt được giá trị thực của quần thể trong phạm vi sai số.

Mức tin cậy	Điểm Z	Trường hợp sử dụng điển hình
90%	1.645	Nghiên cứu khám phá, nghiên cứu thử nghiệm, dự án hạn chế nguồn lực
95%	1.96	Nghiên cứu tiêu chuẩn, khảo sát thị trường, hầu hết các nghiên cứu học thuật
99%	2.576	Quyết định quan trọng, nghiên cứu y tế, nghiên cứu an toàn

Hiểu về sai số

Sai số (còn được gọi là khoảng tin cậy) xác định phạm vi mà giá trị thực của quần thể dự kiến sẽ rơi vào. Ví dụ, nếu khảo sát của bạn cho thấy tỷ lệ tán thành là 60% với sai số 5%, thì tỷ lệ tán thành thực tế có khả năng nằm trong khoảng từ 55% đến 65%.

Thông tin chính: Giảm một nửa sai số sẽ làm tăng gấp bốn lần kích thước mẫu cần thiết. Chuyển từ sai số 5% sang 2.5% đòi hỏi số lượng người phản hồi gấp 4 lần.

Khi nào nên sử dụng hiệu chỉnh quần thể hữu hạn

Áp dụng hiệu chỉnh quần thể hữu hạn khi:

Mẫu của bạn sẽ đại diện cho hơn 5% tổng quần thể
Tổng quần thể đã biết và tương đối nhỏ (dưới 100.000)
Bạn đang lấy mẫu không thay thế

Đối với các quần thể lớn (trên 100.000), hiệu chỉnh có tác dụng không đáng kể. Một cuộc khảo sát 1 triệu người đòi hỏi kích thước mẫu gần như tương đương với một cuộc khảo sát 100 triệu người.

Yêu cầu kích thước mẫu phổ biến

Độ tin cậy	Sai số	Kích thước mẫu (phân phối 50%)
95%	10%	97
95%	5%	385
95%	3%	1,068
95%	2%	2,401
95%	1%	9,604
99%	5%	666
99%	3%	1,849
99%	1%	16,641

Câu hỏi thường gặp

Kích thước mẫu là gì và tại sao nó lại quan trọng?

Kích thước mẫu là số lượng quan sát hoặc người tham gia cần thiết trong một nghiên cứu để đại diện chính xác cho một quần thể lớn hơn. Nó quan trọng vì mẫu quá nhỏ có thể không phát hiện được các hiệu ứng thực tế (lực thống kê thấp), trong khi mẫu quá lớn gây lãng phí nguồn lực. Kích thước mẫu phù hợp giúp cân bằng giữa độ chính xác, chi phí và các hạn chế thực tế.

Làm thế nào để chọn mức tin cậy phù hợp?

Mức tin cậy thể hiện mức độ chắc chắn mà bạn muốn kết quả của mình phản ánh giá trị thực của quần thể. 95% là tiêu chuẩn cho hầu hết các nghiên cứu, có nghĩa là nếu bạn lặp lại nghiên cứu 100 lần, thì 95 lần sẽ nắm bắt được giá trị thực. Sử dụng 99% cho các quyết định quan trọng (y tế, an toàn), 90% cho nghiên cứu khám phá hoặc khi nguồn lực có hạn.

Sai số là gì và nó ảnh hưởng đến kích thước mẫu như thế nào?

Sai số (còn được gọi là khoảng tin cậy) là phạm vi mà giá trị thực của quần thể có khả năng rơi vào. Sai số 5% có nghĩa là kết quả có thể cao hơn hoặc thấp hơn 5 điểm phần trăm so với báo cáo. Sai số càng nhỏ đòi hỏi kích thước mẫu càng lớn: giảm một nửa sai số sẽ làm tăng gấp bốn lần kích thước mẫu cần thiết.

Khi nào tôi nên sử dụng hiệu chỉnh quần thể hữu hạn?

Sử dụng hiệu chỉnh quần thể hữu hạn khi mẫu của bạn chiếm hơn 5% tổng quần thể. Ví dụ: khảo sát 500 người từ một công ty có 2.000 nhân viên. Việc hiệu chỉnh làm giảm kích thước mẫu cần thiết vì việc lấy mẫu không lặp lại từ một quần thể hữu hạn làm giảm phương sai. Đối với các quần thể lớn (trên 100.000), việc hiệu chỉnh có tác dụng không đáng kể.

Tôi nên sử dụng phân phối phản hồi nào nếu tôi không biết?

Khi bạn không biết tỷ lệ dự kiến, hãy sử dụng 50% (0.5) vì nó mang lại phương sai tối đa và do đó ước tính kích thước mẫu thận trọng nhất (lớn nhất). Điều này đảm bảo mẫu của bạn sẽ đầy đủ bất kể tỷ lệ thực tế là bao nhiêu. Nếu nghiên cứu trước đó gợi ý một giá trị khác, hãy sử dụng giá trị đó để có ước tính chính xác hơn.

Kích thước quần thể ảnh hưởng đến kích thước mẫu cần thiết như thế nào?

Đối với các quần thể lớn (trên 100.000), kích thước quần thể có tác động tối thiểu đến kích thước mẫu cần thiết. Một cuộc khảo sát 1 triệu người cần kích thước mẫu gần như tương đương với một cuộc khảo sát 100 triệu người. Kích thước quần thể chỉ làm giảm đáng kể kích thước mẫu cần thiết khi nó tương đối nhỏ và bạn đang lấy mẫu một phần đáng kể của nó.

Tài nguyên bổ sung

Tham khảo nội dung, trang hoặc công cụ này như sau:

"Máy tính Kích thước Mẫu" tại https://MiniWebtool.com/vi/máy-tính-kích-thước-mẫu/ từ MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/

bởi đội ngũ miniwebtool. Cập nhật: 30 tháng 1, 2026

Bạn cũng có thể thử AI Giải Toán GPT của chúng tôi để giải quyết các vấn đề toán học của bạn thông qua câu hỏi và trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Các công cụ liên quan khác:

Máy Tính Kiểm Định Chi-Square

Máy tính Cohen

Máy tính khoảng tin cậy

Máy tính độ lệch chuẩn mẫu

Máy Tính Kiểm Định t

Máy tính Kích thước Mẫu