नमूना आकार (sample size) calculator: सर्वे और कार्यक्रम मूल्यांकन के लिए
सर्वे के लिए कितने लोग चाहिए? किसी अनुपात को 95 प्रतिशत कॉन्फिडेंस स्तर (confidence level) और 5 प्रतिशत margin of error पर आँकने के लिए, बड़ी जनसंख्या से लगभग 385 लोग. पर असली कार्यक्रम मूल्यांकन में यह सिर्फ़ शुरुआत है: clustering, power, attrition और कई stakeholder समूह मिलकर संख्या बदल देते हैं. Sampling Shala यह सब computed करता है, मुफ़्त, आपके browser में.
ज़्यादातर calculators एक ही सवाल का जवाब देते हैं: एक सर्वे अनुमान के लिए कितने लोग. कार्यक्रम मूल्यांकन इतने सीधे नहीं होते. बच्चों तक स्कूलों के ज़रिए पहुँचते हैं, तो clustering नमूना बढ़ाती है. शिक्षक, प्रधानाध्यापक और अभिभावक भी शामिल होते हैं, हर समूह की अपनी विधि और अपना आकार. बदलाव समय के साथ मापना है, तो power और attrition मायने रखते हैं. Sampling Shala का Build mode पाँच क़दमों (Question, Scale, Who, Precision, Strategy) में यह सब सँभालता है और proposal में paste करने लायक़ defensible justification भी लिख देता है.
त्वरित संदर्भ: 95 प्रतिशत confidence पर नमूना आकार
| Margin of error | ज़रूरी नमूना |
|---|---|
| ±3 प्रतिशत अंक | लगभग 1,067 |
| ±5 प्रतिशत अंक | लगभग 385 |
| ±7 प्रतिशत अंक | लगभग 196 |
| ±10 प्रतिशत अंक | लगभग 97 |
तालिका जो छिपाती है: margin of error आधा करने पर नमूना लगभग चौगुना, क्योंकि formula में margin वर्गित (squared) है. Precision तेज़ी से महँगी होती है. विस्तार से: margin of error.
Power: असर पकड़ने के लिए नमूना
80 प्रतिशत power और 0.3 SD असर पर हर arm में लगभग 175, कुल लगभग 350 बच्चे, clustering और attrition से पहले. Sampling Shala यह RCT, quasi-experimental (matching inflation सहित), baseline-endline (panel correlation से नमूना घटता है) और longitudinal designs के लिए computed करता है.
यह calculator जो सामान्य calculators नहीं करते
- कई stakeholder समूह. छात्र, शिक्षक, प्रधानाध्यापक, अभिभावक और अधिकारी, हर समूह statistical, quota, census या purposive mode में, अपनी sizing logic के साथ.
- Cluster की सच्चाई. Design effect (DEFF = 1 + (m - 1) × ICC), geography-aware ICC defaults के साथ. देखें: सर्वे के लिए कितने स्कूल?
- आठ evaluation designs. Descriptive सर्वे, baseline-endline, longitudinal, RCT, quasi-experimental, LQAS, mixed methods और qualitative.
- सिर्फ़ संख्या नहीं, पूरी योजना. Stakeholder तालिका, precision parameters, field cascade, चेतावनियाँ, और paste-ready defensible justification.
- ईमानदार गणित, खुले में. हर formula methodology में प्रकाशित है. सारी गणना deterministic engine करता है, AI कभी नहीं.
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
5 प्रतिशत margin of error पर कितने लोग चाहिए?
लगभग 385, बड़ी जनसंख्या से simple random नमूने में, 95 प्रतिशत confidence पर. जनसंख्या छोटी हो तो finite population correction से कम; स्कूल या गाँव जैसे clusters से पहुँचें तो design effect से ज़्यादा.
0.3 SD का असर पकड़ने के लिए कितना नमूना?
हर arm में लगभग 175, कुल लगभग 350, 80 प्रतिशत power पर. Clustering के लिए DEFF से गुणा करें और अपेक्षित attrition के लिए retention दर से भाग दें.
क्या यह सचमुच मुफ़्त है?
हाँ. Core tools मुफ़्त हैं, कोई account नहीं, और सब कुछ आपके browser में चलता है; आपकी कोई जानकारी किसी server पर नहीं जाती. यह planning और सीखने का साधन है; असली मूल्यांकन से पहले किसी योग्य statistician से design की पुष्टि ज़रूर कराएँ.
पाँच क़दमों में अपनी sampling योजना बनाएँ
Question, scale, who, precision, strategy. Defensible justification के साथ पूरी योजना, मुफ़्त.
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