কীভাবে ব্যবহার করবেন
- সার্ভে (অনুপাত) বা দুই গ্রুপের তুলনা (গড়) বেছে নিন।
- সার্ভেতে আস্থার স্তর, ত্রুটির সীমা, প্রত্যাশিত অনুপাত এবং জানা থাকলে জনসংখ্যার আকার দিন। দুই গ্রুপে প্রভাবের মাত্রা, α ও ক্ষমতা দিন।
- প্রয়োজনীয় নমুনার আকার দেখুন।
অপশনগুলোর ব্যাখ্যা
- সার্ভে
- n = z²·p(1−p)/e²। 95% আস্থা, ±5% ও 50%-এ এটি 385; 1,000 জনসংখ্যায় সংশোধনের পর 278।
- দুই গ্রুপ
- n = 2(z₁₋α/₂ + z₁₋β)²/d² এবং ছোট নমুনার সংশোধন। d = 0.5, α = 0.05 ও 80% ক্ষমতায় প্রতি গ্রুপে 64, G*Power-এর মতোই।
রেফারেন্স সারণি
প্রত্যাশিত অনুপাত 50% এবং জনসংখ্যার আকার ছাড়া (অনেক বড় জনসংখ্যা) জরিপের নমুনার আকার, পূর্ণ উত্তরে ওপরে গোল করা:
| আস্থার স্তর | ±10% | ±5% | ±3% | ±2% | ±1% |
|---|---|---|---|---|---|
| 90% | 68 | 271 | 752 | 1,691 | 6,764 |
| 95% | 97 | 385 | 1,068 | 2,401 | 9,604 |
| 99% | 166 | 664 | 1,844 | 4,147 | 16,588 |
সীমিত জনসংখ্যার সংশোধন হলো n = n₀ ÷ (1 + (n₀ − 1) ÷ N), যেখানে n₀ ওপরের সংখ্যা এবং N জনসংখ্যার আকার। নমুনা জনসংখ্যার বড় অংশ হলে এটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ: 95% ও ±5%-এর জন্য 1,000 জনসংখ্যা 385-কে কমিয়ে 278 করে। পেজ নিচে অসংশোধিত সংখ্যাটি “সীমিত জনসংখ্যার সংশোধন ছাড়া” হিসেবে দেখায়।
দুটি গড় তুলনার জন্য প্রতি গ্রুপে অংশগ্রহণকারী, দ্বিপুচ্ছ, α = 0.05 সহ:
| ইফেক্ট সাইজ (Cohen’s d) | 80% পাওয়ার | 90% পাওয়ার |
|---|---|---|
| 0.2 (ছোট) | 394 | 527 |
| 0.5 (মাঝারি) | 64 | 86 |
| 0.8 (বড়) | 26 | 34 |
ইফেক্ট সাইজ অর্ধেক হলে প্রয়োজনীয় নমুনা প্রায় চার গুণ হয়।
সচরাচর জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন
প্রত্যাশিত অনুপাত কত দেব?
নিশ্চিত না হলে 50% দিন; এতে সবচেয়ে বড় ও সবচেয়ে সতর্ক নমুনা পাওয়া যায়।
এই সংখ্যাকেই কি আমন্ত্রণ জানাতে হবে?
এটি সম্পূর্ণ হওয়া উত্তরের সংখ্যা। 60% সাড়া হারের আশা করলে নমুনার আকার ÷ 0.6 জনকে আমন্ত্রণ জানান।
প্রভাবের মাত্রা কীভাবে বাছব?
আগের গবেষণা বা পাইলটের ওপর ভিত্তি করুন। ডেটা না থাকলে 0.5 (মাঝারি) প্রচলিত পছন্দ।
গোপনীয়তা
এই টুলটি পুরোপুরি আপনার ব্রাউজারে চলে। আপনার ফাইল ও লেখা আপনার ডিভাইসেই প্রসেস হয় এবং কখনো আমাদের সার্ভারে আপলোড হয় না।