Befolkningens storlek avser det totala antalet personer inom din demografi. För större studier kan du använda ett ungefärligt värde istället för det exakta antalet.  Precision har en större statistisk inverkan när du arbetar med en mindre grupp. Om du till exempel vill genomföra en undersökning bland medlemmar i en lokal organisation eller anställda i ett litet företag, bör befolkningsstorleken vara exakt inom ett dussintal personer.  Större undersökningar möjliggör en större avvikelse i den faktiska befolkningen. Om din demografi till exempel omfattar alla som bor i Förenta staterna, kan du uppskatta storleken till omkring 320 miljoner människor, även om det faktiska värdet kan variera med hundratusentals människor. Marginal för fel, även kallad "förtroende intervall", hänvisar till den mängd fel du vill tillåta i dina resultat.  Felmarginalen är en procentuell andel som anger hur nära dina provresultat kommer att vara det verkliga värdet av den totala populationen som diskuteras i din studie. Mindre felmarginal kommer att resultera i mer exakta svar, men att välja en mindre felmarginal kommer också att kräva ett större urval. När resultaten av en undersökning presenteras, visas felmarginalen vanligtvis som ett plus eller minus procent. Till exempel: "35 % av människor samtycker till alternativ A, med en felmarginal på +/- 5 %" I detta exempel, visar felmarginalen i huvudsak att om hela befolkningen ställdes samma fråga, är du övertygad om att någonstans mellan 30% (35 - 5) och 40% (35 + 5) skulle hålla med alternativ A. Förtroendenivån är nära relaterad till konfidensintervallet (felmarginal). Detta värde mäter din grad av säkerhet om hur väl ett urval representerar den totala populationen inom din valda felmarginal.  Med andra ord, att välja en konfidensnivå på 95% gör att du kan hävda att du 95% säker på att dina resultat korrekt faller inom din valda felmarginal. En större konfidensnivå indikerar en högre grad av noggrannhet, men det kommer också att kräva ett större prov. De vanligaste konfidensnivåerna är 90 % självsäkra, 95 % självsäkra och 99 % självsäkra. Att sätta en konfidensnivå på 95 % för det exempel som anges i felmarginalen skulle innebära att du är 95 % säker på att 30–40 % av den totala berörda befolkningen skulle hålla med om alternativ A i din enkät. Standarden för avvikelse indikerar hur stor variation du förväntar dig av dina svar.  Extrema svar är mer benägna att vara korrekta än måttliga resultat.  Enkelt uttryckt, om 99% av dina enkätsvar svarar "Ja" och endast 1% svarar "Nej", representerar urvalet förmodligen den totala befolkningen mycket exakt. Å andra sidan, om 45% svarar "Ja" och 55% svarar "Nej", finns det en större risk för fel.   Eftersom detta värde är svårt att avgöra om man ger den aktuella undersökningen, sätter de flesta forskare detta värde på 0,5 (50 %). Detta är det värsta scenariot procent, så att hålla sig till detta värde kommer att garantera att din beräknade provstorlek är tillräckligt stor för att korrekt representera den totala befolkningen inom ditt konfidensintervall och konfidensnivå. Z-poängen är ett konstant värde som automatiskt ställs in baserat på din konfidensnivå. Den anger "standardvärdet" eller antalet standardavvikelser mellan ett valt värde och befolkningens genomsnitt/medelvärde.  Du kan beräkna z-poäng för hand, leta efter en online kalkylator, eller hitta din z-poäng på ett z-poäng bord. Var och en av dessa metoder kan dock vara ganska komplex. Eftersom konfidensnivåerna är ganska standardiserade, memorerar de flesta forskare helt enkelt det nödvändiga z-värdet för de vanligaste konfidensnivåerna: 80% konfidensgrad => 1,28 z-score 85% konfidensgrad => 1,44 z-score 90% konfidensgrad => 1,65 z-score 95% konfidensgrad => 1,96 z-score 99% konfidensgrad => 2,58 z-score
Känn till din befolkningsstorlek. Bestäm din felmarginal. Ställ in ditt självförtroende. Ange din avvikelsestandard. Hitta ditt Z-poäng.