ਈਮਾਨਦਾਰੀ ਅੰਤਰਾਲ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ
ਸੈਂਪਲ ਮਤਲਬ, SD ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਤੋਂ ਮਤਲਬ ਲਈ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅੰਤਰਾਲ ਬਣਾਓ ।
ਨਤੀਜੇ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਟਾਈਪ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅੱਪਡੇਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ।
ਇਸ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਬਾਰੇ
A confidence interval gives a range that is likely to contain the true population mean, estimated from a sample. Instead of a single best guess it reports a band together with a confidence level that says how often such bands capture the true value.
This calculator uses the z-interval: mean ± z*·(σ / √n), where z* is the standard-normal critical value for your chosen confidence level (1.645 for 90%, 1.96 for 95%, 2.576 for 99%) and σ / √n is the standard error. It reports the bounds, the margin of error and the standard error, and a table shows the interval at the 90%, 95% and 99% levels so you can see how the range widens as you demand more confidence.
Worked example: a sample mean of 100 with a standard deviation of 15 and 50 observations has a standard error of 15 ÷ √50 ≈ 2.12. At 95% confidence the margin is 1.96 × 2.12 ≈ 4.16, giving an interval of about 95.84 to 104.16. The z-interval suits large samples (roughly n ≥ 30) or a known population standard deviation; for small samples use a t-interval instead.
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ
95% ਕਾਂਫਿਊਂਸ ਇੰਟਰਵਲ ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਦੁਹਰਾਓ ਅਤੇ ਹਰ ਵਾਰ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਬਣਾਓ, ਤਾਂ ਇਹ ਅੰਤਰਾਲ ਦੇ 95% ਵਿੱਚ ਸੱਚ ਪੌਪੁਲੇਸ਼ਨ ਔਸਤ ਹੋਵੇਗੀ । ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ 95% ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਔਸਤ ਇਸ ਇੱਕ ਖਾਸ ਅੰਤਰਾਲ ਵਿੱਚ ਹੈ ।
ਕਦੋਂ ਮੈਂ ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ t- ਅੰਤਰਾਲ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਜਦੋਂ ਸੈਂਪਲ ਛੋਟਾ ਹੋਵੇ (30 ਤੋਂ ਘੱਟ) ਅਤੇ ਜਨਸੰਖਿਆ ਸਟੈਂਡਰਡ ਡੇਵਿਏਸ਼ਨ ਅਣਜਾਣ ਹੋਵੇ ਤਾਂ t- ਇੰਟਰਵਲ ਵਰਤੋਂ । t- ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਭਾਰੀ ਪੂਛ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ z- ਅਧਾਰਿਤ ਇੰਟਰਵਲ ਨਾਲੋਂ ਥੋੜ੍ਹਾ ਵੱਡਾ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਾਵਧਾਨ ਇੰਟਰਵਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ।
ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅੰਤਰਾਲ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਦਾ ਹਾਸ਼ੀਆ ਕੀ ਹੈ?
ਗਲਤੀ ਦਾ ਹਾਸ਼ੀਆ ਇੰਟਰਵਲ ਦੀ ਅੱਧੀ ਚੌੜਾਈ ਹੈ, z* ·( σ / √n) । ਤੁਸੀਂ ਉੱਪਰਲੇ ਅਤੇ ਹੇਠਲੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੈਂਪਲ ਮਤਲਬ ਨਾਲ ਜੋੜ ਅਤੇ ਘਟਾਓ, ਇਸ ਲਈ ਛੋਟਾ ਹਾਸ਼ੀਆ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ ।
ਮੈਂ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅੰਤਰਾਲ ਨੂੰ ਸੰਘਣਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਸੈਂਪਲ ਲਵੋ, ਕਿਉਂਕਿ ਚੌੜਾਈ n ਦੇ ਵਰਗ ਰੂਟ ਨਾਲ ਘਟਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਘੱਟ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਪੱਧਰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰੋ । ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਘਟਾਉਣ ਨਾਲ ਇੰਟਰਵਲ ਵੀ ਘਟਦਾ ਹੈ । ਸੈਂਪਲ ਸਾਈਜ਼ ਨੂੰ ਚੌੜਾਈ ਦੇ ਚਾਰ ਗੁਣਾ ਕਰਨ ਨਾਲ ਚੌੜਾਈ ਲਗਭਗ ਅੱਧੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ।
ਕੀ ਇੱਕ ਉੱਚ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਪੱਧਰ ਇੰਟਰਵਲ ਨੂੰ ਵੱਡਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਹਾਂ । ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇ ਦੀ ਲੋੜ ਵੱਡੇ ਮੁੱਲ z* ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ 99% ਇੰਟਰਵਲ ਇੱਕੋ ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਬਣੇ 95% ਇੰਟਰਵਲ ਨਾਲੋਂ ਵੱਡਾ ਹੈ । ਭਰੋਸੇ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਵਿੱਚ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਵਪਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ।
ਸਟੈਂਡਰਡ ਗਲਤੀ ਕੀ ਹੈ?
ਸਟੈਂਡਰਡ ਗਲਤੀ ਸੈਂਪਲ ਸਾਈਜ਼ (σ / √n) ਦੇ ਵਰਗ ਰੂਟ ਨਾਲ ਵੰਡੀ ਸਟੈਂਡਰਡ ਡੇਵਿਏਸ਼ਨ ਹੈ । ਇਹ ਮਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੈਂਪਲ ਕਿੰਨਾ ਸੈਂਪਲ ਤੋਂ ਸੈਂਪਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਗਲਤੀ ਦੇ ਹਾਸ਼ੀਏ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਬਲਾਕ ਹੈ ।
API — ਕੋਡ ਤੋਂ ਇਹ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਵਰਤੋਂ
ਇਸ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਨੂੰ ਮੁਫਤ JSON ਅੰਤ ਬਿੰਦੂ ਵਜੋਂ ਕਾਲ ਕਰੋ - ਕੋਈ ਕੁੰਜੀ ਲੋੜੀਦੀ ਨਹੀਂ ਹੈ । ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਖੇਤਰ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਕਿਊਰੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਜਾਂ JSON ਵਾਂਗ ਭੇਜੋ । ਜੋ ਵੀ ਤੁਸੀਂ ਛੱਡਦੇ ਹੋ ਉਹੀ ਡਿਫਾਲਟ ਵਰਤਿਆ ਜਾਵੇਗਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਸਫ਼ਾ ਪਹਿਲਾਂ ਭਰਿਆ ਗਿਆ ਹੈ; ਅਣਜਾਣ ਪੈਰਾਮੀਟਰ 400 ਹੈ, ਕਦੇ ਵੀ ਸ਼ਾਂਤ ਸ਼ੂਗਰ ਨਹੀਂ ਹੈ । ਪੂਰਾ API ਡੌਕੂਮੈਂਟ ਪੜ੍ਹੋ →
ਅੰਤ- ਬਿੰਦੂ
GET https://calculator.free/api/v1/confidence-interval/curl
curl "https://calculator.free/api/v1/confidence-interval/?mean=100&sd=15&n=50&conf=1.96"JavaScript fetch()
const r = await fetch(
"https://calculator.free/api/v1/confidence-interval/?" + new URLSearchParams({
"mean": "100",
"sd": "15",
"n": "50",
"conf": "1.96"
}));
const data = await r.json();
console.log(data.results);ਨਤੀਜੇ ਸਿਰਫ਼ ਆਮ ਦਿਸ਼ਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਲਈ ਹਨ, ਵਿੱਤੀ, ਮੈਡੀਕਲ ਜਾਂ ਟੈਕਸ ਸਲਾਹ ਨਹੀਂ ਹਨ।