표본 계획
「400명이 응답하면 40% 결과는 얼마나 정밀한가?」를 실시 전에 답할 수 있습니다.
도구 / 오차 한계 계산기
오차 한계 계산기
설문 실시 전에 표본 크기를 계획하세요. n을 입력하고 신뢰수준을 고르고, 필요하면 예상 예/만족 비율을 설정해 오차 한계를 추정하세요.
MOE ≈ z × √(p(1 − p) ÷ n) · ±퍼센트 포인트로 표시
건수를 입력하면 결과가 보입니다
- 1
계획 표본 크기 입력
초대 수가 아니라 예상 완료 수를 쓰세요.
- 2
신뢰수준과 비율 설정
95%가 흔한 기본값입니다. 모르면 예상 예 비율 50%(가장 넓은 오차)를 쓰세요.
- 3
± 오차 읽기
결과는 점 추정 주변의 반폭(퍼센트 포인트)입니다.
오차 한계를 계획하는 이유
실시 전에 비율이 얼마나 흔들릴 수 있는지 알아, 작은 표본을 과대 해석하지 않게 합니다.
보수적 기본값
결과를 아직 모르면 예상 비율을 50%로 두세요. 같은 n에서 가장 넓은(가장 안전한) 오차가 됩니다.
신뢰구간 도구와 짝
실시 후에는 실제 성공 수와 Wilson 구간으로 [신뢰구간 계산기](/ko/tools/confidence-interval-calculator)를 쓰세요.
유용한 경우
조사 제안서
브리프나 수업 프로젝트에서 신뢰수준을 명시한 표본 크기를 정당화할 수 있습니다.
CX와 제품 설문
주간 펄스에 CSAT 5포인트 변화를 잡을 만큼 완료 수가 있는지 확인하세요.
선거와 수업 여론조사
n이 미리 정해진 내부 조사나 수업용으로 빠르게 ± 구간을 냅니다.
공식
MOE ≈ z × √(p(1 − p) ÷ n)
추정값 주변의 ± 퍼센트 포인트로 표시됩니다. 알려진 유한 모집단 N에서 큰 비율을 추출할 때 선택적 유한 모집단 보정이 적용됩니다.
계획 vs 실시 후
오차 한계(이 페이지)
- 미리 표본 크기 n을 앎
- 가정 비율 p(모르면 50%)
- 계획용 Wald 공식
신뢰구간 계산기
- 실제 성공 수가 있음
- Wilson 점수 구간
- 작은 표본과 극단값에 강함
관련 계산기
자주 묻는 질문
신뢰구간 계산기와 무엇이 다른가요?
이 페이지는 계획용입니다. 예상 표본 크기를 입력하고 데이터 수집 전 ± 오차를 얻습니다.
신뢰구간 계산기는 실시 후 실제 결과(성공 수와 n)와 Wilson 점수 구간을 씁니다.
왜 예상 비율 기본값이 50%인가요?
p = 0.5일 때 p(1 − p)가 최대라 같은 n에서 오차가 가장 넓습니다. 결과를 모르는 계획에서는 50%가 보수적입니다.
어떤 신뢰수준을 써야 하나요?
95%가 흔한 기본값입니다. 90%는 더 좁은 구간, 99%는 더 넓고 신중합니다.
모집단 크기는 언제 입력하나요?
알려진 유한 집단에서 비복원 추출할 때(예: 800명 중 300명)이고, 표본이 집단의 큰 비율을 차지할 때입니다.
숫자가 저장되나요?
아니요. 모두 브라우저 안에서 동작합니다.
새 설문 응답을 모으나요? 써 보세요: Formms 로, 짧은 링크와 QR이 있는 폼을.