표본 크기 계산기 — 설문조사 표본 수
신뢰 수준·허용 오차·모집단 크기로 설문에 필요한 응답 수를 유한 모집단 보정과 함께 계산합니다.
🔒 모두 브라우저 안에서 동작합니다. 입력과 출력은 서버로 전송되거나 저장되지 않아 안전합니다.
공식: n₀ = z²·p(1−p)/e². 모집단 크기를 입력하면 유한 모집단 보정 n = n₀/(1+(n₀−1)/N)을 적용합니다. 응답 분포 50%가 가장 안전한(가장 큰) 설정입니다. 결과를 클릭하면 복사됩니다.
이 도구 소개
이 표본 크기 계산기는 신뢰할 수 있는 결과를 얻으려면 설문 응답이 몇 개 필요한지 알려 줍니다. 신뢰수준(보통 95%), 감수할 오차 범위(예: ±5%), 예상 응답 비율(모르면 50%가 안전)을 고르고, 대상이 적으면 모집단 총수도 입력합니다. 코크란(Cochran) 공식에 유한모집단 보정을 적용해 필요한 표본 수와, 오차를 더 좁히거나 넓혔을 때의 빠른 표를 보여 줍니다. 모두 브라우저에서 동작하며 데이터 전송·가입이 없습니다.
자주 묻는 질문
응답 비율 기본값이 왜 50%인가요?
50/50이 가장 신중한 가정이라 필요한 표본이 가장 커지기 때문입니다. 공식은 p × (1 − p)를 쓰는데 이는 p = 0.5에서 최대가 됩니다. 응답 경향을 미리 모른다면 50%로 두면 실제 비율이 어떻든 표본이 부족하지 않습니다. 과거 데이터 등으로 치우친 결과(예: 90/10)가 확실히 예상되면 그 값을 넣어 더 작은 표본으로 해결할 수 있습니다.
유한모집단 보정은 무엇을 하나요?
모집단이 아주 크면 필요한 표본은 총수에 거의 의존하지 않습니다(한 나라 전체든 한 도시든 필요 수가 비슷). 그러나 모집단이 작으면(한 학급·한 회사·한 동아리) 그만큼 많은 응답이 필요 없고, 보정이 그에 맞게 요구량을 줄입니다. 예를 들어 95%에서 ±5%는 매우 큰 집단에서 약 385개가 필요하지만, 모집단이 1,000명이면 약 278개면 됩니다.
모두 로컬에서 계산되나요?
네. 전체 계산이 브라우저 안 JavaScript이므로 입력 내용이 전송되지 않고, 불러온 뒤에는 오프라인에서도 작동합니다. 숫자가 담지 못하는 전제가 하나 있습니다. 이 계산은 무작위이고 대표성 있는 표본을 가정합니다. 응답자가 자기선택이거나 모집단 일부에 닿지 못하면 어떤 표본 크기로도 그 편향은 고칠 수 없습니다. 커버리지와 무작위성이 숫자만큼 중요합니다.