Math & Numbers
Stichprobengroessen-Rechner
Schaetzt die erforderliche Stichprobengroesse fuer Anteile oder Mittelwerte anhand von Konfidenzniveau, Fehlerspanne und optionaler Korrektur fuer endliche Population
Schnellstart
Rufen Sie dieses Werkzeug aus Ihrem Code in drei Sprachen auf.
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/de/api/tools/sample-size-calculator' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"calculatorMode":"proportion","confidenceLevel":"0.95","marginOfError":"0.05","estimatedProportion":"0.5","estimatedStandardDeviation":"1","populationSize":"","precision":2}'API-Referenz
Senden Sie eine POST-Anfrage mit Ihren Eingaben als JSON. Dateiparameter erfordern einen vorherigen Upload.
Endpunkt
POST https://api.elysiatools.com/de/api/tools/sample-size-calculatorParameter
| Name | Typ | Erforderlich | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| calculatorMode | select | Nein | — |
| confidenceLevel | select | Nein | — |
| marginOfError | text | Ja | — |
| estimatedProportion | text | Nein | — |
| estimatedStandardDeviation | text | Nein | — |
MCP-Integration
Fügen Sie dieses Werkzeug Ihrem Model-Context-Protocol-Server hinzu, damit KI-Agenten es auflisten und aufrufen können.
Serverkonfiguration
Fügen Sie diesen Block Ihrer MCP-Client-Konfiguration hinzu:
{
"mcpServers": {
"elysiatools-sample-size-calculator": {
"name": "sample-size-calculator",
"description": "Schaetzt die erforderliche Stichprobengroesse fuer Anteile oder Mittelwerte anhand von Konfidenzniveau, Fehlerspanne und optionaler Korrektur fuer endliche Population",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=sample-size-calculator",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}Verfügbare Werkzeuge auflisten
Nach dem Verbinden mit dem SSE-Endpunkt listen Sie die bereitgestellten Werkzeuge auf:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}Dieses Werkzeug aufrufen
Rufen Sie das Werkzeug über seine ID auf; Argumente werden aus seiner Parameterliste gebildet:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "sample-size-calculator",
"arguments": {
"calculatorMode": "proportion",
"confidenceLevel": "0.95",
"marginOfError": "0.05",
"estimatedProportion": "0.5",
"estimatedStandardDeviation": "1",
"populationSize": "",
"precision": 2
}
}
}