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根据置信水平、误差范围和可选的有限总体修正，估算比例或均值所需样本量
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工具使用指南
样本量计算器是一款专业的统计辅助工具，旨在帮助研究人员和数据分析师根据置信水平、误差范围及总体规模，科学地估算调查或实验所需的最小样本量，确保数据结果的统计学有效性。
背景
计划进行一项全国性的消费者满意度调查，要求置信水平为 95%，误差范围控制在 5% 以内。
问题
需要确定最少需要回收多少份有效问卷才能保证统计学意义。
如何使用
选择“比例”模式，设置置信水平为 0.95，误差范围为 0.05，估计比例设为 0.5。
calculatorMode: proportion, confidenceLevel: 0.95, marginOfError: 0.05, estimatedProportion: 0.5结果
计算得出推荐样本量为 385，确保了调查结果的代表性。
背景
公司内部员工总数为 500 人，需要进行一次薪酬满意度调研，要求误差范围在 2 分以内（假设标准差为 12）。
问题
由于总体规模较小，直接使用无限总体公式会导致样本量过大，造成资源浪费。
如何使用
选择“均值”模式，输入标准差 12、误差范围 2，并在总体规模中填入 500。
calculatorMode: mean, confidenceLevel: 0.95, marginOfError: 2, estimatedStandardDeviation: 12, populationSize: 500结果
应用有限总体修正后，推荐样本量从 138 调整为 125，优化了调查成本。
置信水平表示样本统计量能够代表总体参数的概率，常用的 95% 置信水平意味着如果你重复抽样 100 次，有 95 次结果会落在置信区间内。
当总体规模较小且样本量占总体比例较大时，使用有限总体修正可以避免过度估计样本量，从而节省调查成本。
如果你不确定比例，通常建议填 0.5，因为这会产生最保守（最大）的样本量估计，确保调查的稳健性。
误差范围越小，意味着对精度的要求越高，因此所需的样本量会显著增加。
目前支持“比例”模式（适用于分类数据，如满意度调查）和“均值”模式（适用于连续数据，如平均消费金额）。