Research Tips

De formule voor steekproefgrootte uitgelegd: wat de calculator echt doet

Door Arie Lindenburg Gepubliceerd op August 16, 2026 7 min lezen

Je voert een paar waarden in een steekproefgroottecalculator in en krijgt bijvoorbeeld «384 antwoorden». Handig, maar als je begeleider vraagt waarom het er 384 zijn, wil je niet antwoorden: «Dat zei de calculator.»

Deze uitleg opent de zwarte doos. Je ziet wat de formule met elke invoer doet, waarom 385 zo vaak in gepubliceerd onderzoek verschijnt en waarom de populatiegrootte het antwoord veel minder verandert dan de meeste mensen verwachten. Wil je alleen een verdedigbaar aantal zonder theorie, dan geeft onze gids voor steekproefgrootte referentiecijfers en vuistregels. Dit artikel is bedoeld voor wanneer je het aantal moet uitleggen.

De formule in één oogopslag

Voor een proportie, het meest voorkomende geval bij enquêtes, is de kernformule van Cochran:

n = (z² × p × (1 − p)) / e²

Vier onderdelen:

  • z is de z-score van het betrouwbaarheidsniveau. 95% betrouwbaarheid betekent z = 1,96.
  • p is de verwachte proportie voor een bepaald antwoord. Als je die niet kent, gebruik je 0,5, want dat levert de grootste en veiligste steekproef op.
  • e is de foutmarge als decimaal getal. Plus of min 5% betekent e = 0,05.
  • n is het aantal volledige antwoorden dat je nodig hebt.

Met de standaardwaarden, 95% betrouwbaarheid, p = 0,5 en 5% foutmarge, krijg je:

n = (1,96² × 0,5 × 0,5) / 0,05² = 0,9604 / 0,0025 = 384,16, naar boven afgerond op 385

Dat is het hele geheim achter «je hebt ongeveer 400 antwoorden nodig». Het is deze formule met de meest gebruikte standaardwaarden.

💡

Waarom bijna elk onderzoek 385 mensen lijkt te vragen

Het getal 385 is geen natuurwet. De formule van Cochran geeft dit resultaat bij 95% betrouwbaarheid, een foutmarge van 5% en maximale onzekerheid, p = 0,5. Verander je een invoer, dan verandert het aantal.

Wat elke invoer werkelijk doet

Betrouwbaarheidsniveau: hoe vaak de methode juist zit

Een betrouwbaarheidsniveau van 95% betekent dat, als je de enquête vaak zou herhalen, 95% van de intervallen de echte populatiewaarde zou bevatten. Het is een uitspraak over de methode, niet over één resultaat.

Meer betrouwbaarheid verhoogt de z-score. Omdat z in het kwadraat staat, lopen de kosten snel op:

Betrouwbaarheidsniveau en vereiste steekproef bij 5% foutmarge en p = 0,5

Betrouwbaarheidsniveau z-score Vereiste antwoorden
90% 1,645 271
95% 1,96 385
99% 2,576 664

Voor studentenonderzoek en de meeste zakelijke enquêtes is 95% de geaccepteerde standaard. Kies 99% alleen wanneer een verkeerde beslissing echt kostbaar is, bijvoorbeeld in klinische of veiligheidscontexten.

Foutmarge: hoe precies het antwoord is

De foutmarge is de «plus of min» rond je resultaat. Als 60% van de respondenten optie A kiest bij een foutmarge van 5%, ligt de werkelijke waarde waarschijnlijk tussen 55% en 65%.

Omdat e in het kwadraat in de noemer staat, verviervoudigt de steekproef ongeveer als je de foutmarge halveert:

Foutmarge en vereiste steekproef bij 95% betrouwbaarheid en p = 0,5

Foutmarge Vereiste antwoorden
±10% 97
±5% 385
±3% 1.068
±2% 2.401

Dit is de invoer waarover je kunt onderhandelen. Van ±5% naar ±6% of ±7% gaan bespaart veel veldwerk en is voor verkennend onderzoek vaak een prima afweging.

Verwachte proportie: waarom 0,5 de veilige standaard is

De term p × (1 − p) is het grootst bij p = 0,5. Weet je echt dat een proportie rond 10% ligt, bijvoorbeeld voor zeldzaam gedrag, dan daalt de vereiste steekproef. Maar als je verkeerd gokt, heeft je onderzoek te weinig teststerkte. Laat p daarom op 0,5 staan als eerder bewijs ontbreekt.

De correctie voor een eindige populatie

De formule van Cochran gaat uit van een praktisch oneindige populatie. Bij een kleine, afgebakende groep, zoals één universiteit of bedrijf, kun je de steekproef verkleinen met de correctie voor een eindige populatie:

n_aangepast = n / (1 + (n − 1) / N)

Hierbij is N de populatiegrootte. Twee zaken verrassen vaak:

Vereiste antwoorden bij 95% betrouwbaarheid en ±5%

217
Populatie: 500
357
Populatie: 5.000
381
Populatie: 50.000
385
Populatie: 1.000.000 of meer

Ten eerste helpen kleine populaties veel: voor een afdeling van 500 mensen heb je 217 in plaats van 385 antwoorden nodig. Ten tweede maakt de correctie boven ongeveer 20.000 mensen nauwelijks verschil. Een stad van 100.000 en een land van 80 miljoen vragen bijna dezelfde steekproef. Mensen maken zich het meest zorgen over populatiegrootte, terwijl die het minst verandert.

De steekproefgroottecalculator past deze correctie automatisch toe wanneer je een populatiegrootte invoert.

Twee uitgewerkte voorbeelden

Voorbeeld 1: tevredenheidsenquête op een campus

Je onderzoekt tevredenheid aan een universiteit met 12.000 studenten. Je kiest de standaard van 95% betrouwbaarheid en ±5% foutmarge.

  1. Basisformule: n = (1,96² × 0,25) / 0,05² = 385
  2. Eindige correctie: n = 385 / (1 + 384 / 12.000) = 385 / 1,032 = 373 antwoorden

Voorbeeld 2: twee groepen vergelijken in een scriptie

Je wilt mannen en vrouwen vergelijken op een vijfpuntsschaal. De vraag is dan niet «hoeveel in totaal», maar «hoeveel per groep». De wiskunde van foutmarges is daarvoor niet geschikt. Een verschil vergelijken is een vraag over statistische teststerkte. Gebruik de calculator voor statistische power en lees statistical power, explained om te begrijpen wat er gebeurt. Als voorproefje: voor een middelgroot verschil tussen twee groepen bij 80% power zijn ongeveer 64 mensen per groep nodig.

⚠️

De meest gemaakte planningsfout

Steekproefgroottes op basis van foutmarges beschrijven één populatie. Zodra je onderzoeksvraag «verschil», «effect» of «vergelijken» bevat, schakel je over op een poweranalyse. Een steekproef die goed is voor beschrijving kan veel te zwak zijn voor vergelijking.

Van vereiste antwoorden naar vereiste uitnodigingen

De formule geeft volledige antwoorden. Ze zegt niets over hoeveel mensen je moet uitnodigen. Bij een responspercentage van 20% betekent een doel van 373 voltooide enquêtes dat je ongeveer 1.900 uitnodigingen nodig hebt, nog vóór uitsluitingen en onbestelbare adressen.

Plan dat deel van de funnel met de calculator voor enquêterespons en bekijk wat een goed responspercentage is voor realistische benchmarks per kanaal.

Ken je het aantal? Verzamel het dan.

De uitwisseling van SurveySwap brengt je enquête gratis onder de aandacht van echte studenten en onderzoekers. Weinig tijd? Je kunt ook gerichte antwoorden kopen.

Gratis antwoorden krijgen

Veelgestelde vragen

Wat is de formule voor steekproefgrootte?

Voor proporties is de standaardformule van Cochran n = (z² × p × (1 − p)) / e². z is de z-score van je betrouwbaarheidsniveau, p de verwachte proportie, met 0,5 als veilige standaard, en e de foutmarge. Voor kleine populaties pas je daarna de correctie voor een eindige populatie toe.

Waarom zegt mijn calculator 385?

385 is het resultaat bij 95% betrouwbaarheid, ±5% foutmarge en p = 0,5, de meest voorkomende standaardwaarden. Het is een conventie, geen magische grens.

Maakt de populatiegrootte uit voor de steekproef?

Minder dan de meeste mensen denken. Onder ongeveer 20.000 mensen verkleint de correctie de vereiste steekproef merkbaar. Daarboven verandert bijna niets.

Is dit de juiste formule om groepen te vergelijken?

Nee. Formules voor foutmarges beschrijven één populatie. Om groepen te vergelijken of een effect te toetsen, voer je een poweranalyse uit. Onze calculator voor statistische power behandelt dat geval.

Alle genoemde calculators staan in onze verzameling gratis onderzoekstools.

Tags

steekproefgrootte statistiek kwantitatief-onderzoek

Gerelateerde artikelen

Get free respondents

Join 5,000+ researchers who collect survey responses for free.

Get started for free