ದೋಷ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಅಂಚು

ಒಂದು ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಶೇಖರಣಾ ಶೇಖರಣಾ ವಿಭಾಗವನ್ನು ಕಂಡುಕೊ.

ದೋಷದ ಅಂಚು —

ಕೆಳಗಿನ ಬಂಧನ —

ಮೇಲಿನ ಸಂಪರ್ಕಸಾಧನ —

ಅಂತರದ ಅಗಲ —

ನೀವು ನಮೂದಿಸಿದ ಹಾಗೆ ಅಪ್‌ಡೇಟ್‌ ಅನ್ನು ಫಲಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಕ್ಯಾಲ್ಸಿಯಮ್‌ ನಿಮಗೆ ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರ ಕೊಟ್ಟಿತೋ?

ಈ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಬಗ್ಗೆ

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.

ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ

ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿ ದೋಷದ ಅಂಚನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದೇಕೆ?

ಈ ಅಂಚಿನಲ್ಲಿರುವ ಅಂಚು, ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ವರ್ಗದ ಮೂಲದಿಂದ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ nn ನಾಗದು ತಪ್ಪಿನ ಅಂಚನ್ನು ಸಮನಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಬದಲಾವಣೆಯು ಏಕೆ ಒಂದೆರಡು ಪ್ರತಿಶತ ಅಂಶಗಳ ಕೆಳಗೆ ಬದಿಗೆ ತಿರುಗಲು ಬಹಳ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಏಕೆ 50% ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತ ಪ್ರಮಾಣವಾಗಿದೆ?

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.

ಹೇಗೆ ತಪ್ಪಿನ ಅಂಚನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕುತ್ತೇನೆ?

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.

ಆದರೆ ತಪ್ಪುಗಳ ಅಂಚು ಮತ್ತು ಭರವಸೆಯ ಮಧ್ಯದ ಮಧ್ಯೆ ಇರುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?

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%.

ಹಾಗಾದರೆ, ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು ತಪ್ಪುಗಳ ದೊಡ್ಡ ಅಂಚನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕೇ?

No. Beyond a few thousand people the population size barely affects the margin — what matters is the sample size. That is why a national poll and a city poll can share the same margin with the same number of respondents.

ಸುಭದ್ರತೆಯ ಮಟ್ಟವು ದೋಷದ ಅಂಚನ್ನು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ?

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 —⁠ ಸಂಜ್ಞೆಯಲ್ಲಿರುವ ಈ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರನ್ನು ಬಳಸಿ

ಈ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್‌ ಅನ್ನು ಉಚಿತ Joson ಕೊನೆಯ ಬಿಂದುವಾಗಿ ಅಂದರೆ ಯಾವುದೆ ಕೀಲಿಕೈ ಸಹ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಮನವಿ ಪ್ರತ್ಯಾಭಾವಕ್ಕೆ ಅಥವ JSon ಗೆ ಕೆಳಗಿನ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನಿಡಿ. ನೀನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವಲ್ಲಿ, ಈ ಪುಟವು ಮೊದಲಿನಷ್ಟು ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿ ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ; ಗೊತ್ತಿರದ ಸವಲತ್ತು 400, ಎಂದೂ ಮೌನ பூಮಾ( ಟೆಲಿವಿಷನ್) ಆಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಪೂರ್ಣ APIcs ಅನ್ನು ಓದಿ →

ಅಂತ್ಯಬಿಂದು

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);

ಆದರೆ, ಇದು ಕೇವಲ ಹಣಕಾಸಿನ ಸಲಹೆಯಾಗಿದೆಯಲ್ಲ.

ಈ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಬಗ್ಗೆ

ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ

ಸಂಬಂಧಿತ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ಗಳು

ಅಂತ್ಯಬಿಂದು

curl

JavaScript fetch()

JavaScript `fetch()`