সমস্যার মার্জিন ক্যালকুলেটর
একটি জরিপ অনুপাতের ভুলের মাত্রা খুঁজুন ।
টাইপ করার সময় ফলাফল আপডেট করা হবে ।
এই ক্যালকুলেটর সম্পর্কে
The margin of error tells you how far a survey result is likely to be from the true population value — the "plus or minus" figure quoted next to poll results. For a proportion it is z*·√(p(1 − p) / n), where p is the sample proportion, n the sample size and z* the critical value for your confidence level (1.96 for 95%).
It reports the margin, the confidence-interval bounds around your proportion and the full interval width, and a table shows how the margin shrinks as the sample grows. The default 50% proportion gives the most conservative (largest) margin, because the quantity p(1 − p) peaks at p = 0.5, which is why pollsters often quote it.
Worked example: with 1,000 respondents split 50/50 at 95% confidence, the margin is 1.96 × √(0.5 × 0.5 ÷ 1000) ≈ 1.96 × 0.0158 ≈ 3.1 percentage points. So a poll result of 50% really means somewhere between about 46.9% and 53.1%. To halve that margin you would need roughly four times the sample.
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন
কেন বড় নমুনা ভুলের মাত্রা কমিয়ে দেয়?
সাম্পল আকার বর্গমূলের সাথে মার্জিন সংকুচিত হয়, তাই n চারগুণ করে ভুলের মার্জিন অর্ধেক করে দেয় । এই হ্রাসকৃত ফলাফল হল কেন খুব বড় সাম্পল প্রয়োজন মার্জিন একটি বা দুই শতাংশ পয়েন্টের নিচে চাপানো জন্য ।
কেন ৫০% ডিফল্ট অনুপাত?
p( 1 − p) পরিমাণটি p = 0.5- এ সবচেয়ে বড়, তাই ৫০/ ৫০ বিভাজনের ফলে সবচেয়ে বড়, সবচেয়ে সংরক্ষিত ভুলের মাত্রা তৈরি হয় । এটি ব্যবহার করলে নিশ্চিত করা যায় যে, সত্য মাত্রা প্রতিবেদনকৃত মাত্রা থেকে বড় নয় ।
আমি কিভাবে ভুলের মাত্রা গণনা করব?
Multiply the critical value z* for your confidence level by the square root of p(1 − p) ÷ n. For p = 0.5, n = 1000 and 95% confidence, that is 1.96 × √(0.25 ÷ 1000) ≈ 3.1 percentage points.
ভুলের মার্জিন এবং বিশ্বাসযোগ্যতার ব্যবধানের মধ্যে পার্থক্য কি?
ভুলের মাত্রা অর্ধেক প্রস্থ; বিশ্বাসের অন্তরবর্তী সময় হল পূর্ণ পরিসীমা আপনি যোগ এবং আপনার ফলাফল থেকে মাত্রা বাদ দিয়ে পেয়েছিলাম. একটি ৪৮% ফলাফল একটি ৩- পয়েন্ট মাত্রা সঙ্গে একটি ৪৫% থেকে ৫১% বিশ্বাসের অন্তরবর্তী সময় দেয় ।
বড় জনসংখ্যার জন্য কি ভুলের মাত্রা বাড়ানো প্রয়োজন?
না, কয়েক হাজারের বেশি লোকের মধ্যে জনসংখ্যার আকার এই মার্জিনকে প্রভাবিত করে না- যা গুরুত্বপূর্ণ তা হচ্ছে নমুনার আকার। এই কারণেই জাতীয় ভোট এবং শহরের ভোট একই মার্জিন ভাগ করতে পারে একই সংখ্যক উত্তরদাতা দিয়ে।
বিশ্বাসযোগ্যতার স্তর কিভাবে ভুলের মাত্রা পরিবর্তন করে?
A higher confidence level uses a larger z*, which widens the margin. Moving from 95% (z* = 1.96) to 99% (z* = 2.576) increases the margin by about 31% for the same sample.
API — কোড থেকে এই ক্যালকুলেটর ব্যবহার করুন
এই ক্যালকুলেটরকে একটি মুক্ত JSON Endpoint হিসাবে ডাকুন - কোন কী প্রয়োজন নেই। নিচের ক্ষেত্রগুলির মানগুলি অনুসন্ধান পরামিতি বা JSON হিসাবে প্রেরণ করুন। আপনি যা কিছু বাদ দেন তা এই পাতার পূর্ব- পূরণকৃত ডিফল্ট ব্যবহার করে; অজানা প্যারামিটার হল ৪০০, কখনো নিরব শূন্য নয় । সম্পূর্ণ API ডকুমেন্টেশন পড়ুন →
শেষ বিন্দু
GET https://calculator.free/api/v1/margin-of-error/curl
curl "https://calculator.free/api/v1/margin-of-error/?n=1000&p=50&conf=1.96"JavaScript fetch()
const r = await fetch(
"https://calculator.free/api/v1/margin-of-error/?" + new URLSearchParams({
"n": "1000",
"p": "50",
"conf": "1.96"
}));
const data = await r.json();
console.log(data.results);ফলাফল সাধারণ নির্দেশনা জন্য শুধুমাত্র অনুমান, আর্থিক, চিকিৎসা বা কর পরামর্শ নয়।