შეცდომის კალკულატორი
იპოვეთ შეცდომის ზღვარი კვლევა პროპორციისთვის.
[Translation temporarily unavailable. Please try again.]
ამ კალკულატორის შესახებ
a percentage 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%). 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. To halve that margin, you would need roughly four times the sample. The default 50% proportion gives the most conservative margin, because the margin is 1.96 × √(0.5 × 0.5 ÷ 1000) ≈ 1.96 × 0.0158 ≈ 3.1 percentage points. The margin of error is a statistical function that measures the margin of error.It reports the margin of error, and it is a work-Worked example.It reports the margin of error, and it reports the margin of error.It reports the margin of error, and it reports the margin of error.It reports the margin of error, and it reports the margin of error.It reports the margin of error, and it reports the margin of error.It reports the margin of error, and it reports the margin of error.It reports the margin of error, and it reports the margin of error.It reports the margin of error, and it reports the margin of error.It reports the margin of error, and it reports the margin of error.It reports the margin of error, and it reports the margin of error.It reports the margin of error, and it reports the margin of error.It reports the margin of error, and it reports the margin of error.It reports the margin of error, and it reports the margin of error.It reports the margin of error, and it reports the margin of error.It reports the margin of error, and it reports the margin of error.ItWorked example:ItWorked example:ItWorked example:ItWorked example, and it reports the margin of error, and it reports the margin of error, and it reports the margin of error, and it reports the margin of error, and it report
ხშირად დასმული კითხვები
ჱაღჲ ოჲ-დჲლწმა ოპთმვპა ჟმალწგა დპვქკარა?
საზღვარი მცირდება ნიმუშის ზომის კვადრატული ძირით, ასე რომ n- ის ოთხჯერ გაზრდა შეცდომის საზღვარს ნახევრად ზრდის. ეს შემცირება არის მიზეზი იმისა, რომ ძალიან დიდი ნიმუშები საჭიროა საზღვრის ერთ ან ორ პროცენტულ პუნქტზე ქვემოთ გადატანისთვის.
ჱაღჲ 50% ვ ოჲ ეწგჲლთრვ?
მოცულობა p( 1 − p) ყველაზე დიდია p = 0. 5- ში, ასე რომ 50/ 50- ს გაყოფა წარმოქმნის ყველაზე ფართო, ყველაზე კონსერვატიულ შეცდომის მარცხენა მხარეს. მისი გამოყენება გარანტიას იძლევა, რომ ნამდვილი მარცხენა მხარე არ არის უფრო დიდი, ვიდრე აღწერილია.
კაკ ეა თჱფთრამ დპვქკარა?
1999 წლის 1 იანვარს, აშშ-ის ცენტრალური ბანკის მიერ გამოქვეყნებული ანგარიშის მიხედვით, აშშ-ის ეროვნული ბანკის აქტივების მოცულობა შეადგენდა 1.05 ტრილიონ აშშ დოლარს, ხოლო ვალიდობის მოცულობა 1.05 ტრილიონ აშშ დოლარს.
კაკგა ვ პაჱლთკარა მვზეს დპვქკარა თ თნრვპგალა ნა ეჲგვპვნჲჟრ?
შეცდომის ზღვარი არის ნახევრად სიგანე; დარწმუნების ინტერვალი არის სრული დიაპაზონი, რომელიც მიიღება თქვენი შედეგის ზღვარის დამატებით და ამოღებით. 48% - იანი შედეგი 3- პუნქტიანი ზღვარით გვაძლევს 45% - დან 51% - მდე დარწმუნების ინტერვალს.
ოჲგვფვ ოჲოსლაუთწ თჱთჟკგა ლთ ოჲგვფვ დპვქკა?
არა. რამდენიმე ათასზე მეტი ადამიანის შემთხვევაში მოსახლეობის ზომა თითქმის არ მოქმედებს მარცხენა საზღვარზე - რაც მნიშვნელოვანია არის ნიმუშის ზომა. სწორედ ამიტომ ეროვნული და ქალაქის გამოკითხვა შეიძლება ერთნაირად განიხილებოდეს, ერთნაირი პასუხისმგებლების რაოდენობით.
კაკჲ ჟვ ოპჲმვნსგა ჟრპანარა ნა დპვქკარა ჟჲ ნთგვლჲრჲ ნა ეჲგვპთრვლნჲჟრ?
უფრო მაღალი ნდობის დონე იყენებს უფრო დიდ z*- ს, რომელიც ზრდის საზღვარს. 95% - დან (z* = 1. 96) 99% - მდე (z* = 2. 576) გადაადგილება ზრდის საზღვარს 31% - ით იგივე ნიმუშისთვის.
API - გამოიყენეთ ეს კალკულატორი კოდისგან
ამ კალკულატორის გამოძახება როგორც თავისუფალი JSON დასასრული - ღილაკი არ არის საჭირო. ქვემოთ მოცემული ველი პარამეტრების ან JSON- ის სახით გაგზავნეთ. API დოკუმენტაციის სრული წაკითხვა →
დასასრული
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);ჲრდჲგჲპთრვ ჟა ოპჲგთჱთთ ჟამჲ ჱა ჲბღვ ოჲმჲღ, ნვ ჱა ტთნანჟთალნთ, მვეთუთნჟკთ თლთ ეანყფნთ ჟყგვრთ.