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好討厭的大數據統計
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為教導幼兒認識性別,某位幼稚園的老師提出一份教材,該師於實驗前先擬好一份認識性別問卷給受試幼兒填寫,再於教授課程後給這群幼兒再做一次相同的問卷,問卷中問及「誰可以幫忙家裡倒垃圾的工作」,在沒有任何先驗資料下,若要建置答對率的95%信賴區間,假設邊際誤差為0.1,則至少所需的樣本大小為何?


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B1 {{commentMoment( "2025-05-13T03:20:48.516Z" )}}

要計算問卷的答對率的95%信賴區間的樣本大小,特別是對於幼兒填寫的這類調查,通常會使用簡單隨機抽樣來估計樣本大小。給定信賴水準,邊際誤差及預期比例(在沒有先驗的資訊下通常取0.5,這是保守估計),可以使用以下公式來計算: \[ n = \left( \frac{Z^2 \times p \times (1-p)}{E^2} \right) \] 其中: - \( n \) 是所需的樣本大小 - \( Z \) 是標準正態分布在95%信賴區間的臨界值,大約是1.96 - \( p \) 是假設的比例,通常取0.5 - \( E \) 是邊際誤差,這裡為0.1 接下來,我們代入公式計算出樣本大小。  \[ n = \left( \frac{1.96^2 \times 0.5 \times (1-0.5)}{0.1^2} \right) \]  計算得: \[ n = \left( \frac{1.96^2 \times 0.25}{0.01} \right) \]  \[ n \approx \left( \frac{0.9604}{0.01} \right) \]  \[ n \approx 96.04 \] 因此,最小樣本大小應該至少是97,因為樣本大小必須是整數。

要計算問卷的答對率的95%信賴區間的樣本大小,特別是對於幼兒填寫的這類調查,通常會使用簡單隨機抽樣來估計樣本大小。給定信賴水準,邊際誤差及預期比例(在沒有先驗的資訊下通常取0.5,這是保守估計),可以使用以下公式來計算: \[ n = \left( \frac{Z^2 \times p \times (1-p)}{E^2} \right) \] 其中: - \( n \) 是所需的樣本大小 - \( Z \) 是標準正態分布在95%信賴區間的臨界值,大約是1.96 - \( p \) 是假設的比例,通常取0.5 - \( E \) 是邊際誤差,這裡為0.1 接下來,我們代入公式計算出樣本大小。  \[ n = \left( \frac{1.96^2 \times 0.5 \times (1-0.5)}{0.1^2} \right) \]  計算得: \[ n = \left( \frac{1.96^2 \times 0.25}{0.01} \right) \]  \[ n \approx \left( \frac{0.9604}{0.01} \right) \]  \[ n \approx 96.04 \] 因此,最小樣本大小應該至少是97,因為樣本大小必須是整數。
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