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使用我們精確的樣本大小計算工具,並瞭解如何決定適當的樣本大小。如果需要更多資訊,歡迎探索專為提升調查結果之可靠性而設計的眾多功能和調查問卷範本。

SurveyMonkey 標誌
您的樣本將代表多少總人數的意見及行為。
您的樣本能準確反映出母體態度的概率。業界標準為 95%。
母體回覆可能偏離樣本回覆的範圍 (以百分比表示)。

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您需要幾個人填寫您的調查問卷呢?我們的樣本大小計算工具可輕鬆收集正確數量的回覆。

樣本大小指的是您的問卷調查總共收到幾份完成的回覆。它應該代表了您想要調查其意見或行為的目標母體。 

一起來探討吧:

  • 樣本回覆結果的各種不同解讀方式
  • 用來計算樣本數量的公式
  • 算出適當的樣本數量為何如此重要
  • 為何樣本數量的顯著性會依調查問卷類型的不同而異
  • 最適合用於計算樣本大小的最佳實務

您必須先認識以下關鍵詞彙,以瞭解計算樣本大小的意義:

母體大小:代表您嘗試研究之群體的總人數。如果您是在美國進行調查,母體大小約為 3.33 億人。若是對公司進行調查,則母體大小就是員工的總人數。

誤差範圍是一個百分比,顯示調查問卷結果反映整個母體意見的準確程度。在特定信心水準下,誤差範圍越小,代表結果越準確。

信心水準衡量您對母體選擇的答案會落在特定範圍內的確定程度。舉例來說,「95% 的信心水準」的意思是您能夠以 95% 的信心說調查結果會落在 x 和 y 這兩個數字之間。

信賴區間代表統計範圍,用來表示真實結果可能落在哪裡。例如,95% 的信賴區間表示,如果您對同一母體重複抽樣多次,約有 95% 的樣本中,其真實結果會落在該區間內。

標準差衡量資料與平均數之間的離散程度。如果標準差低,代表大部分資料點接近平均值;如果標準差高,則表示資料較為分散。

該如何決定您調查問卷所需的最小樣本大小?如果您想要自己親手計算,計算公式如下:

樣本數量計算公式

N = 母體大小 • e = 誤差範圍(百分比用小數點呈現)• z = z 分數

z 分數的值代表的是特定比例與平均值之間的距離,該距離是以標準差為單位計算。想知道該使用哪個 z 分數才恰當,請參考下表:

期望的信心水準z 分數
80%1.28
85%1.44
90%1.65
95%1.96
99%2.58

讓我們來看看一些樣本大小的範例:

假設您想對 50 萬人城市之母體中的外送員進行調查。您希望樣本大小具有 95% 的信心水準和 5% 的誤差範圍。使用上述公式(或計算工具),您可以計算出樣本大小為 384 人。

相較之下,如果您針對 300 名員工進行全公司調查,並希望達到 80% 的信心水準與 10% 的誤差範圍,則樣本大小為 37 人。

  • 如果想要縮小誤差範圍,您就必須在母體不變的情況下增加樣本數量。
  • 如果想要提高抽樣信心水準,就必須擴大樣本大小。

您的調查問卷樣本大小通常取決於研究目標與目標母體的規模。 

例如,在使用客戶意見反應調查問卷時,您可能只需納入部分客戶。另一方面,政治民調機構必須謹慎選擇均衡的樣本大小,以準確反映整個母體。

以下是各個數值如何影響調查問卷結果的說明: 

各項調查數值設定對於調查結果準確度的影響

數值上升數值下降
母體大小準確度降低準確度提高
樣本大小準確度提高準確度降低
信心水準準確度提高準確度降低
誤差範圍準確度降低準確度提高

特定使用案例有助於確定是否需要具有統計顯著性的樣本大小: 

  • 員工和人力資源調查問卷提供關於員工情感的重要深入解析。雖然具統計顯著性的樣本大小能提供更全面的視角,但較小的樣本在識別工作場所改善領域方面仍具價值。
  • 客戶滿意度調查問卷不一定需要很大的樣本大小。準確性與反映客戶情感固然重要,但對每一則回覆進行檢查,對企業來說同樣關鍵。每一則意見反應都很重要,不論是正面或負面。
  • 市場研究調查問卷 需要更大的樣本大小,以取得關於您客戶和目標市場的重要深入解析。這能確保您有效收集代表目標市場的準確資訊。
  • 教育調查問卷應該包含具有統計顯著性的樣本大小,以確保深入解析具有意義。但是,如果目標僅為收集學生意見反應,則樣本大小是否具有統計顯著性就沒那麼重要。
  • 醫療保健調查問卷需要具有統計顯著性的樣本大小,以識別患者疑慮並推進醫學研究。如果是針對患者滿意度或日常照護評估,則對樣本大小的需求相對較低。
  • 隨興調查問卷 是可傳送給朋友、同事或家人的非正式調查問卷。這些有趣的調查問卷通常不需要具有統計顯著性的樣本大小。 

對於什麼是「大型樣本」,並沒有統一的標準。樣本大小通常會因研究領域或研究目標等背景的不同而有所變化。 

大型樣本通常可提供足夠的統計檢定力,以偵測研究母體中的有意義差異。在許多領域中,專家普遍認為數百人以上的樣本大小即為大型樣本。 

但是,研究人員會根據統計檢定力、可用資源等因素來決定樣本的多寡。樣本大小的需求也可能取決於您進行的分析類型。某些統計檢定可能比其他方法需要更大的樣本大小。

此外,值得一提的是,母體的複雜性也會影響樣本大小的多寡。對於高度多元化的母體,或是研究罕見現象時,可能就需要更大的樣本大小。

一名戴著眼鏡的男性看著筆記型電腦。在他旁邊的互動視窗上顯示:「您想調查的對象是?」,選項包括:國家/地區、性別、家庭收入和年齡,並詢問:「您需要多少份回覆?」

請使用以下提示來計算您調查問卷所需的最佳樣本大小: 

資料的用途可確定您所需的樣本大小。如果樣本大小太少,調查問卷的結果可能不夠準確。如果樣本大小過多,可能導致調查問卷成本上升或耗費更多時間。 

在收集調查問卷資料時,可能需要較大的樣本大小才能獲得準確結果,或將發現結果推論至更大的群組。如果您的樣本調查問卷資料主要用於取得定性深入解析,較小的樣本大小也可能足夠。

樣本大小越大,所需成本也越高,包含資料收集、參與者獎勵和分析等費用。如果預算有限,您可能會選擇較小的樣本大小。時間限制也會影響樣本大小的規劃。 

如果調查問卷的時間不多,您可以選擇較小的樣本大小,以快速收集準確資料。如果時間充裕,則可考慮擴大樣本大小,以提升結果的準確性。

不同的調查問卷類型,對樣本大小確定的方法也會有所不同。客戶意見反應調查問卷即使樣本較小,仍然很有參考價值。另一方面,政治民調則需要較大且具代表性的樣本。請量身規劃方法,以確保結果具統計檢定力和可靠性。

開放式問題要求受訪者提供詳細回答,在輸入較多內容的情況下,填寫時間將會延長。因此,部分受訪者可能無法完成調查問卷,導致難以達到預期的樣本大小。請調整開放式問題的數量,或據此進行樣本大小規劃。

忽視常見樣本大小錯誤,可能會削弱您調查問卷的有效性。在計算調查問卷樣本大小時,請避免以下潛在錯誤: 

  • 忽略誤差範圍:誤差範圍代表調查問卷結果的準確度和可靠性。如果未考慮誤差範圍,可能導致樣本大小不足,進而影響結論的可靠性。 
  • 信心水準不足:信心水準表示對估計成果的肯定程度。如果未設定適當的信心水準,將會影響調查問卷結果的準確性。 
  • 不相容的調查問卷:不同的調查問卷類型需根據預期準確度與精確度,設定特定的樣本大小。 
  • 依賴較小的樣本大小:如果未考慮統計檢定力而使用較小的樣本,可能導致結果偏頗且缺乏代表性。
  • 什麼是樣本數量?
  • 我需要哪些資訊來計算調查問卷的樣本大小?
  • 我該如何計算調查問卷的樣本大小?
  • 什麼是大型調查問卷樣本大小?

使用我們的樣本大小計算工具,瞭解最佳的調查問卷結果。如果您需要更多受訪者,可使用 SurveyMonkey Audience,從全球找到調查問卷參與者,且幾乎可向任何人收集回覆。

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