有限总体修正计算器

计算调查的有限总体修正系数。输入样本量和总体总人数。

学习手动计算方法

输入数值

结果随输入自动更新。

修正系数

0.8371

将误差范围乘以此系数

计算在您的浏览器中完成,数据不会发送给我们。

自己动手计算

从 1,000 人的总体中,以不放回方式随机抽取 100 人。

按照示例了解计算过程,再代入您自己的数值。

  1. 用总体人数减去样本量

    N − n = 1000 − 100 = 900。

    N 是总体人数,n 是样本量。

  2. 除以总体人数减一

    (N − n)/(N − 1) = 900/999 ≈ 0.90090。
  3. 取平方根

    FPC = √(900/999) ≈ 0.94916。
  4. 将修正系数应用于标准误

    若修正前的标准误为 2 分,则修正后 SE = 2 × 0.94916 ≈ 1.898 分。

此修正假设从指定总体中进行不放回随机抽样。标准误或误差范围乘以 FPC,方差则乘以 FPC²。

在计算器中核对答案

使用 PaperSurvey.io 的结果进行计算

填写总体人数后,问卷回收计划会应用有限总体修正;此计算器则直接显示修正系数。

PaperSurvey 问卷列表显示已收集的回答数量。
查看原尺寸截图
PaperSurvey.io 界面示例将已收集回答数与已知总体人数结合使用;此列表不直接显示修正系数。

什么时候需要修正

常见的误差范围公式近似假设总体无限大。当采用不放回随机抽样,且样本占总体较大比例时,例如从 1000 人中调查 300 人,已经掌握了总体的较大一部分信息,抽样误差会小于未修正公式的估计。有限总体修正系数用于体现这部分精度提升。

如何应用修正

修正系数为 √[(N − n)/(N − 1)],其中 N 为总体大小,n 为样本量,且样本量不能大于总体。将误差范围乘以这个系数即可。适用前提是不放回随机抽样。全体普查时系数为 0;从巨大总体中抽取很小样本时,系数接近 1,通常可以忽略。

常见问题

什么时候可以省略修正?

如果样本量不到总体的约 5%,修正系数通常非常接近 1,影响很小,往往可以忽略。

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