ForHosting KIT · أدوات المطورين

حاسبة حجم العينة لتقدير نسبة

تحدد حاسبة حجم العينة الخاصة بالنسبة أقل عدد من المشاهدات المستقلة اللازمة لتقدير نسبة في مجتمع إحصائي عند مستوى الثقة وهامش الخطأ اللذين تختارونهما.

● Betaمجاني · داخل متصفحك

شغّل الأداة مجانًا اطّلع على الـAPI

استخدمها من الويبAPIالبريدTelegramالتطبيق قريبًا

أدخلوا النسبة المتوقعة وأكبر هامش خطأ مقبول ومستوى ثقة ثنائي الطرف في صورة أعداد عشرية. تعتمد النتيجة على التقريب الطبيعي المعياري، وتُقرب دائماً إلى العدد الصحيح الأعلى، إذ لا يمكن لجزء من مشارك أو مشاهدة أن يحقق الدقة المطلوبة. تفيد هذه الأداة في التخطيط للاستبيانات واستطلاعات الرأي وعمليات التدقيق والتجارب وفحوص الجودة قبل بدء جمع البيانات.

اختاروا مدخلات توافق سؤال الدراسة

ابدؤوا بكتابة جميع القيم في صورة أعداد عشرية. يُدخل هامش مقداره خمس نقاط مئوية على صورة 0.05، ويُدخل مستوى ثقة قدره 95 في المئة على صورة 0.95. تمثل النسبة المقدرة أفضل توقع متاح لديكم لحصة المجتمع التي يُنتظر أن تحمل الصفة محل الاهتمام. ويمكن أن يأتي هذا التقدير من دراسة استطلاعية أو مسح سابق أو سجلات تشغيلية أو مجتمع مماثل فعلاً. إذا لم يتوافر تقدير يمكن الدفاع عنه، فإن 0.5 هو الاختيار التحفظي المعتاد، لأن حاصل ضرب p في واحد ناقص p يبلغ أقصاه عند 0.5. ولذلك يعطي هذا الاختيار أكبر عينة عند ثبات الهامش والثقة. حددوا النتيجة قبل اختيار التقدير؛ فنسبة العملاء الذين يجددون اشتراكهم ليست هي نسبة من يوصون بمنتج. ينبغي أن تصف المدخلات نتيجة ثنائية واحدة ومجتمعاً مستهدفاً واحداً. وتفترض الحاسبة استقلال المشاهدات وأن الهامش مقاس على مقياس النسبة، لا كنسبة مئوية نسبية من النتيجة المتوقعة.

افهموا طريقة الحساب والتقريب إلى الأعلى

تحول الحاسبة أولاً مستوى الثقة ثنائي الطرف إلى القيمة الحرجة للتوزيع الطبيعي المعياري، التي تسمى عادة درجة z. ثم تحسب مربع z مضروباً في النسبة المقدرة وفي واحد ناقص تلك النسبة، وتقسم الناتج على مربع هامش الخطأ. هذه هي صيغة التخطيط الشائعة لتقدير نسبة باستخدام التقريب الطبيعي. يُقرب المقدار المحسوب إلى المشاهدة الصحيحة التالية. والتقريب إلى الأعلى مهم، لأن التقريب إلى أقرب عدد صحيح قد يجعل الدراسة المخططة أدنى بقليل من الدقة المعلنة. تُعرض درجة z لتوضيح الحساب، بينما يُحسب حجم العينة بالقيمة الداخلية غير المقربة. تمثل النتيجة حداً أدنى ضمن افتراضات الصيغة، وليست ضماناً بأن يكون لكل عينة فعلية مقدار الخطأ نفسه بالضبط. يعتمد عدم اليقين الفعلي على النسبة المشاهدة وطريقة أخذ العينة. كذلك لا يضيف الحساب مخصصات لعدم الاستجابة أو السجلات غير الصالحة أو الانسحاب أو العناقيد أو الترجيح أو القياسات المتكررة؛ وينبغي إدراج آثار التصميم هذه في خطة الدراسة بعد إيجاد الحد الأدنى الإحصائي.

فسروا النتيجة وفق تصميم الدراسة

تعاملوا مع حجم العينة الناتج بوصفه عدد الإجابات أو المشاهدات الصالحة والمستقلة المطلوبة للتحليل. إذا كنتم تتوقعون استجابة 80 في المئة فقط من المدعوين، فاقسموا العدد الصالح المطلوب على 0.8 وقربوا إلى الأعلى لتقدير عدد الدعوات الواجب إرسالها. تتطلب العينات العنقودية، مثل الطلاب داخل المدارس أو المرضى داخل العيادات، تعديلاً إضافياً في العادة لأثر التصميم، لأن مشاهدات المجموعة الواحدة تكون مترابطة. قد يبرر مجتمع محدود معروف تطبيق تصحيح المجتمع المحدود، لكن هذه الحاسبة تعرض عمداً النتيجة المعيارية للمجتمعات الكبيرة حتى تظل افتراضاتها واضحة وقابلة لإعادة الاستخدام. وقد تحتاج الأحداث النادرة جداً أو الشائعة جداً أيضاً إلى طرائق مصممة خصيصاً لتغطية فترات الثقة. قبل جمع البيانات، وثقوا الهامش والثقة والنسبة المتوقعة ومعدل الاستجابة المتوقع وأي أثر للتصميم. ولأتمتة التخطيط، تبلغ تكلفة طلب API مقدار $0.002 ويعيد الحساب الحتمي نفسه.

حالات الاستخدام

التخطيط لاستبيان العملاء

قدروا عدد الإجابات المكتملة اللازمة لقياس نسبة العملاء المؤيدين لتغيير مقترح.

تصميم تدقيق للجودة

حددوا عدد العناصر المستقلة الواجب فحصها لتقدير نسبة العيوب بدقة معلنة.

إعداد استطلاع للرأي العام

احسبوا الحد الأدنى الإحصائي قبل إضافة تعديلات عدم الاستجابة وتصميم العينة.

الأسئلة الشائعة

ما الصيغة التي تستخدمها الحاسبة؟

تستخدم التقريب الطبيعي المعياري للمجتمعات الكبيرة: مربع القيمة الحرجة z مضروباً في p(1-p)، ومقسوماً على مربع هامش الخطأ، ثم تقرب الناتج إلى الأعلى.

ما النسبة التي ينبغي استخدامها عند غياب تقدير سابق؟

استخدموا 0.5 عندما لا يتوافر تقدير موثوق. تعظم هذه القيمة p(1-p) وتعطي حجم العينة الأكثر تحفظاً للهامش والثقة المختارين.

هل تُدخل القيم كنسب مئوية أم أعداد عشرية؟

أدخلوا أعداداً عشرية. على سبيل المثال، استخدموا 0.05 لهامش مقداره خمس نقاط مئوية و0.95 لمستوى ثقة قدره 95 في المئة.

هل تشمل النتيجة عدم الاستجابة أو الانسحاب؟

لا. تمثل النتيجة العدد اللازم من المشاهدات الصالحة والمستقلة. زيدوا عدد المدعوين بصورة منفصلة لتعويض عدم الاستجابة أو الاستبعاد أو الانسحاب المتوقع.

هل تطبق الحاسبة تصحيح المجتمع المحدود؟

لا. تعيد الحساب المعياري للمجتمعات الكبيرة. طبقوا التصحيح بصورة منفصلة عندما تمثل العينة جزءاً كبيراً من مجتمع معلوم الحجم.

للمطوّرين — الوصول عبر API

كل ما في هذه الصفحة متاح برمجيًا. هذا القسم موجّه للفرق التقنية التي تريد ربط الأداة بأنظمتها الخاصة؛ بقية المستخدمين يمكنهم استخدام الأداة أعلاه مباشرة دون الحاجة لقراءة ما يلي.

الـEndpoint

POSThttps://api.kit.forhosting.com/stat/sample-size-proportion

صادِق على طلبك بترويسة Bearer، وأرسل طلب POST واحدًا لتدخل مهمتك قائمة التنفيذ فورًا؛ ثم تستلم النتيجة عبر webhook أو رابط موقّع.

استدعِ الخدمة من بيئتك

curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/stat/sample-size-proportion \
  -H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"margin":0.05,"estimated_proportion":0.5,"confidence":0.95}'

const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/stat/sample-size-proportion", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    "margin": 0.05,
    "estimated_proportion": 0.5,
    "confidence": 0.95
  })
});
const { task_id } = await res.json();

import os, requests

res = requests.post(
    "https://api.kit.forhosting.com/stat/sample-size-proportion",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
    json={
    "margin": 0.05,
    "estimated_proportion": 0.5,
    "confidence": 0.95
},
)
task_id = res.json()["task_id"]

<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/stat/sample-size-proportion", false, stream_context_create([
  "http" => [
    "method"  => "POST",
    "header"  => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
    "content" => '{"margin":0.05,"estimated_proportion":0.5,"confidence":0.95}',
  ],
]));
$task = json_decode($res, true);

body := bytes.NewBufferString(`{"margin":0.05,"estimated_proportion":0.5,"confidence":0.95}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/stat/sample-size-proportion", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

مثال على الطلب

{
  "margin": 0.05,
  "estimated_proportion": 0.5,
  "confidence": 0.95
}

مثال على الاستجابة

{
  "task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
  "type": "stat.sample_size_proportion",
  "status": "queued",
  "_links": {
    "result": "/tasks/tsk_…/result"
  }
}

الواجهة غير متزامنة: تستلم task_id فور الإرسال، ويمكنك الاستعلام عن الحالة بمعدل طلب واحد في الثانية.

الأسعار

لكل طلب$0.002

السعر معلن كما تراه: لا tokens ولا نظام نقاط؛ وإن فشلت المهمة فلن تُحاسَب عليها.

الأخطاء

HTTP	الرمز	المعنى
`401`	`unauthorized`	مفتاح الوصول مفقود أو غير صالح؛ تحقق من ترويسة Bearer في طلبك.
`402`	`insufficient_balance`	رصيدك لا يكفي لتنفيذ هذه المهمة؛ أعد شحن الرصيد ثم أعد المحاولة.
`404`	`unknown_type`	نوع المهمة المطلوب غير موجود في الكتالوج — راجع الاسم المرسل في الطلب.
`429`	`rate_limited`	تجاوزت الحد المسموح من الطلبات؛ انتظر قليلًا ثم أعد المحاولة.

اطّلع على توثيق KIT الكامل ←