사용 방법
- 설문조사(비율) 또는 두 집단 비교(평균)를 고르세요.
- 설문조사는 신뢰수준, 오차 한계, 예상 비율, 알고 있다면 모집단 크기를 입력하세요. 두 집단 비교는 효과 크기, α, 검정력을 입력하세요.
- 필요한 표본 크기를 확인하세요.
옵션 설명
- 설문조사
- n = z²·p(1−p)/e². 신뢰수준 95%, 오차 ±5%, 비율 50%면 385이고, 모집단이 1,000이면 수정 후 278이에요.
- 두 집단
- n = 2(z₁₋α/₂ + z₁₋β)²/d²에 소표본 보정을 더해요. d = 0.5, α = 0.05, 검정력 80%이면 G*Power처럼 집단당 64명이에요.
참고 표
예상 비율이 50%이고 모집단 크기를 지정하지 않은(매우 큰 모집단) 설문 조사의 표본 크기이며, 응답 수는 올림했어요.
| 신뢰수준 | ±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 |
유한모집단 수정은 n = n₀ ÷ (1 + (n₀ − 1) ÷ N)이고, 여기서 n₀는 위의 수치, N은 모집단 크기예요. 표본이 모집단에서 차지하는 비중이 클 때 가장 중요해요. 95%, ±5%에서 모집단이 1,000이면 385가 278로 줄어요. 페이지는 수정하지 않은 값을 아래에 “유한모집단 수정 없이”로 보여 줘요.
두 평균을 비교하는 양측검정에서 α = 0.05일 때 집단당 참가자 수예요.
| 효과 크기 (Cohen’s d) | 검정력 80% | 검정력 90% |
|---|---|---|
| 0.2 (작음) | 394 | 527 |
| 0.5 (중간) | 64 | 86 |
| 0.8 (큼) | 26 | 34 |
효과 크기가 절반이 되면 필요한 표본은 대략 네 배가 돼요.
자주 묻는 질문
예상 비율은 얼마로 해야 하나요?
잘 모르겠으면 50%로 하세요. 표본 크기가 가장 크게 나오는 가장 보수적인 값이에요.
이 숫자만큼 초대하면 되나요?
아니요, 완료된 응답 수예요. 응답률이 60%로 예상되면 표본 크기 ÷ 0.6만큼 초대하세요.
효과 크기는 어떻게 정하나요?
이전 연구나 예비 조사를 바탕으로 정하세요. 자료가 없으면 0.5(중간)를 많이 써요.
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