这篇调查指南适合谁？

这份指南适合研究人员、市场人员、运营团队以及任何正在规划调查、并希望在精度、样本量和报告方面做出更好决策的人。

读完这个页面后我该做什么？

先用这里的解释选择更现实的假设，然后再前往计算器或相关页面，估算你所需的样本量或报告区间。

首先确定调查支持的决策以及该决策真正需要的精确度。这样更容易选择合适的置信水平、误差范围和比例假设。

因为该公式估算的是已完成的回复，而不是推广数量。在这一步骤之后，当你将目标样本量转换为需要发送的邀请数量时，回复率就显得尤为重要。

指导

将样本量计算分解为几个实际决策步骤，就能大大简化计算过程。本页将介绍大多数团队在开展调查之前实际遵循的步骤。

合适的样本量取决于调查结果所支持的决策。快速的抽样调查对精确度的要求可以低于那些将影响预算、政策或产品方向的研究。

因此，样本量应该根据实际情况选择，而不是照搬随机基准数据。

大多数调查样本量计算使用四个实际输入：置信水平、误差范围、估计比例和可选的人口规模。

如果没有预期比例的先验数据，50% 是一个保守的标准，因为它能产生所需的最大样本量。

公式或计算器给出目标值后，将其与实际情况进行比较。问问自己：这个响应目标是否可行？各个子群体是否需要单独的样本量？预期响应率是否会改变你的邀请方案？

合适的样本量不仅在数学上有效，而且对于项目而言也必须切合实际。

大多数团队如果先确定报告目标，然后设定置信水平和误差范围，最后检查人口规模和子群体需求是否需要调整方案，通常能取得更好的结果。这种顺序能确保计算与决策紧密相关。

它还有助于区分统计选择和实地调查选择。样本量决定了你需要多少份有效回复，而回复率则决定了你需要邀请多少人。