サンプル計画
「400人が回答したら、40%の結果はどれだけ精密か？」を実施前に答えられます。
ツール / 誤差幅計算機
誤差幅計算機
アンケート実施前にサンプルサイズを計画します。nを入力し、信頼水準を選び、必要なら想定のはい/満足の割合を設定して誤差幅を見積もります。
MOE ≈ z × √(p(1 − p) ÷ n) · ±パーセントポイントで表示
件数を入力すると結果が見えます
- 1
計画サンプルサイズを入力
招待数ではなく、想定される完了数を使います。
- 2
信頼水準と割合を設定
95%が一般的な既定値です。不明な場合は想定はい率50%（最も広い誤差幅）を使います。
- 3
±誤差幅を読む
結果は、点推定の周りの半幅（パーセントポイント）です。
誤差幅を計画する理由
実施前にパーセントがどれだけ振れるか把握し、小さなサンプルを読み過ぎないようにします。
保守的な既定値
結果がまだ分からない場合は想定割合を50%のままにしてください。同じnで最大（最も安全）の誤差幅になります。
信頼区間ツールと併用
実施後は、実際の成功数とWilson区間で[信頼区間計算機](/ja/tools/confidence-interval-calculator)を使いましょう。
こんな場合に便利
調査提案書
ブリーフや授業プロジェクトで、信頼水準付きのサンプルサイズを正当化できます。
CXとプロダクトアンケート
週次パルスにCSATを5ポイント動かすのに十分な完了数があるか確認できます。
選挙と授業の世論調査
nが事前に決まっている内部調査や授業用に、素早く±幅を出せます。
公式
MOE ≈ z × √(p(1 − p) ÷ n)
推定値の周りの±パーセントポイントとして表示されます。既知の有限母集団Nから大きな割合を抽出する場合、任意の有限母集団補正が適用されます。
計画 vs 実施後
誤差幅（このページ）
- 事前にサンプルサイズnが分かっている
- 想定割合p（不明なら50%）
- 計画用のWald公式
信頼区間計算機
- 実際の成功数がある
- Wilsonスコア区間
- 小サンプルと極端値に強い
関連計算機
よくある質問
信頼区間計算機との違いは？
このページは計画向けです。想定サンプルサイズを入力し、データ収集前に±誤差幅が得られます。
信頼区間計算機は実施後に、実際の結果（成功数とn）とWilsonスコア区間を使います。
なぜ想定割合の既定値は50%ですか？
p = 0.5のとき p(1 − p) が最大になり、同じnで誤差幅が最も広くなります。結果がまだ分からない計画では50%が保守的です。
どの信頼水準を使うべきですか？
95%が一般的な既定値です。90%はより狭い帯、99%はより広く慎重です。
母集団サイズはいつ入力すべきですか？
既知の有限グループから非復元抽出し（例：800人中300人）、サンプルがグループの大部分を占める場合です。
数字は保存されますか？
いいえ。すべてブラウザ内で動きます。
新しいアンケート回答を集めますか？試す：Formms で、短いリンクとQR付きのフォームを。