決定樣本大小要考慮兩個因素：信心水準和抽樣誤差。

信心水準(confidence level)：

信心水準是以百分比來表示，意思是有多大的信心可以樣本來推論母群。通常是設定在95％或99％，換言之，通常是在95％的信心水準或是99％的信心水準下，由樣本推論到母群；而大部分的研究者都選用95％的信心水準。

抽樣誤差(confidence interval)：或稱為誤差容忍度，一般在媒體或是學術論文中都是以正負數值來表示，如：抽樣誤差在正負3個百分點以內。因為是由樣本推論到母群，勢必有誤差，研究者可以容忍多大的誤差，就是所謂的confidence interval。

決定好信心水準和抽樣誤差，接下來就要計算樣本數了。

http://www.surveysystem.com/sscalc.htm

舉個例子來說，如果想要調查台灣地區高齡族群睡眠品質，根據行政院內政部統計台灣地區65歲以上老年人口高達230萬人，如果要針對高屏地區高齡族群進行抽樣，在95％信心水準和抽樣誤差在正負5百分點以內時，必須抽取384位老人樣本。

當母群未知或母群很大時，Population一欄可以直接空白。

在進行問卷調查時，別忘了還要考慮樣本回收率，再決定該寄發多少份問卷，不然回收率太低的話，還是沒有辦法滿足樣本規模的要求。

調整抽樣誤差
如果回收率和訪問結果不盡如人意，這時通常會根據實際回收結果重新計算抽樣誤差。

接續上面的例子，在95％信心水準和抽樣誤差在正負5個百分點以內時，必須抽取384位老人為樣本。如果實際回收的有效問卷是320份，很顯然的抽樣誤差就不可能維持在正負5％以內，所以必須重新計算抽樣誤差。

Sample Size Calculator的第二部分就是計算抽樣誤差，只要選取信心水準，再輸入樣本數和母群大小，就可以計算出新的抽樣誤差為5.48。其中Percentage一項的預設值是50，是要反映樣本的差異或離散情形；舉例來說，如果有99％的老人都回答「是」，只有1％回答「否」，表示樣本的一致性相當高，那麼與樣本大小就沒什麼關係；如果有52％的老人說「是」，而有48％的老人說「否」，那麼誤差的機會就大多了；所以Sample Size Calculator做最悲觀的假設，將Percentage預設為50。