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電卓JP

📊 統計 · Sample Size for Proportion Calculator

np 標本サイズ計算機（比率）

割合・比率の推定・検定に必要な標本サイズ n に特化した計算機です。1群の信頼区間精度（絶対／相対誤差、p=0.5 保守）、2群割合差、検出力設計（1群・2群・不等配分）、有限母集団補正・脱落・デザイン効果、n からの誤差・検出力・最小検出差の逆算、信頼水準・想定 p の比較に対応します。

監修: 鈴木 美咲

更新日:

計算機

入力

必要標本サイズ n（1群割合）

n = 385

厳密値 ≈ 384.145883 → 切り上げ 385

臨界値
1.959964
最終推奨 n
385
使用 p
0.5
実効 E
0.05
n = p(1−p)(z/E)²
p=0.5, z=1.959964, E=0.05
≈ 384.145883

注意

  • z・Wald 近似の必要 n です。Wilson / 正確法ではやや異なることがあります。
  • p=0.5 は分散最大の保守的な見積もりです。

📐 計算式

1群精度: n=p(1−p)(z/E)²（相対: E=r·p）
2群精度: 各群 n=[p₁q₁+p₂q₂](z/E)²
1群検出力: n=[zα√(p₀q₀)+zβ√(p₁q₁)]²/(p₁−p₀)²
2群: [zα√(2p̄q̄)+zβ√(p₁q₁+p₂q₂)]²/δ²
FPC: n_adj=n·N/(n+N−1)、deff: n×deff

💡 計算例

例1: E=0.05・p=0.5・95%

  • E: 0.05
  • p: 0.5
  • level: 0.95

結果: n = 385

0.25×(1.96/0.05)² ≈ 384.16

例2: 相対誤差 10%・p=0.2

  • r: 0.1
  • p: 0.2
  • level: 0.95

結果: E=0.02 → n ≈ 1537

E = 0.1×0.2

例3: 検出力 80%・p₀=0.5・p₁=0.6

  • p0: 0.5
  • p1: 0.6
  • power: 0.8
  • alpha: 0.05

結果: n ≈ 194 前後

1群割合の正規近似

例4: 2群差 E=0.05・p=0.4/0.3

  • p1: 0.4
  • p2: 0.3
  • E: 0.05

結果: 各群 n を表示

等サイズ・Wald 差

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