गणक की हाशिया
एक सर्वेक्षण के हाशिया को ढूंढें जिसने अनुपात से बाहर किया.
जैसे आप टाइप करते हैं, परिणाम अद्यतन करें.
इस गणक के बारे में
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.
बार बार पूछे जाने वाले प्रश्न
बड़ा नमूना त्रुटि के हाशिया को क्यों कम करता है?
हाशिया नमूना आकार के वर्गमूल के साथ कम हो जाता है, इसलिए n हानिंग त्रुटि का हाशिया लोड करता है. यह कम से कम एक या दो प्रतिशत का प्रतिशत करने के लिए आवश्यक है.
50% डिफ़ॉल्ट अनुपात क्यों है?
The quantity p(1 − p) is largest at p = 0.5, so assuming a 50/50 split produces the widest, most conservative margin of error. Using it guarantees the true margin is no larger than reported.
कैसे मैं त्रुटि के हाशिया की गणना करता हूँ?
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.
त्रुटि के हाशिया और भरोसे अंतराल में क्या फर्क है?
The margin of error is the half-width; the confidence interval is the full range you get by adding and subtracting the margin from your result. A 48% result with a 3-point margin gives a confidence interval of 45% to 51%.
क्या बड़ी आबादी में से किसी को त्रुटि का बड़ा हाशिया चाहिए?
कुछ हज़ार लोगों के अलावा, जनसंख्या आकार के आकार का यह भी असर होता है कि यह नमूना क्या है ।
भरोसा स्तर त्रुटि के असत्य को कैसे बदलता है?
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.
एपीआई — इस गणक का प्रयोग कोड से करें
इस गणक को मुक्त JSON अंत बिन्दु के रूप में काल करें — कोई कुंजी आवश्यक नहीं. क्वैरी पैरामीटर या JSON के रूप में क्षेत्र मान भेजें. जो कुछ भी आप छोड़ देते हैं वह वही डिफ़ॉल्ट रूप में उपयोग करता है इस पृष्ठ से पहले से भरा हुआ है; एक अज्ञात पैरामीटर 400 है, कभी भी शांत शून्य नहीं. पूरा एपीआई खुराक पढ़ें →
अंत बिन्दु
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);इसका नतीजा सिर्फ यह होता है कि वे न सिर्फ पैसे के, इलाज या कर - निकाले की सलाह मानते हैं ।