오류의 범위 계산기
설문조사 비율의 오차 범위를 찾습니다.
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이 계산기에 대해
a ratio 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. To halve that margin you would need roughly four times the sample. 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. The default 50% proportion gives the most conservative margin.Worked example:
자주 묻는 질문
왜 표본 크기가 커지면 오차범위가 줄어들까요?
이 범위는 표본 크기의 제곱근과 함께 줄어들기 때문에 n을 4배로 늘리면 오차 범위가 절반으로 줄어듭니다. 이러한 감소하는 수익률은 범위를 1~2%포인트 이하로 밀어내기 위해 매우 큰 표본이 필요한 이유입니다.
왜 기본 비율이 50%인가요?
양 p(1 − p)은 p = 0.5에서 가장 크기 때문에 50/50 분할을 가정하면 가장 넓고 보수적인 오차범위를 얻을 수 있다. 이를 사용하여 진정한 오차범위가 보고된 것보다 크지 않음을 보장한다.
오차범위를 어떻게 계산합니까?
신뢰 수준에 대한 임계값 z*를 p(1 − p) ÷ n의 제곱근으로 곱합니다. p = 0.5, n = 1000, 95% 신뢰도의 경우 1.96 × √(0.25 ÷ 1000) ≈ 3.1 퍼센트 포인트입니다.
오차범위와 신뢰구간의 차이는 무엇입니까?
오차 범위는 반 폭이고 신뢰 구간은 결과에서 범위를 더하고 빼는 방법으로 얻은 전체 범위입니다. 3점 범위를 가진 48% 결과는 45%에서 51%의 신뢰 구간을 제공합니다.
큰 집단은 큰 오차범위가 필요합니까?
아니요. 몇 천명 이상의 사람들을 제외하고 인구 크기는 이득에 거의 영향을 미치지 않습니다. 중요한 것은 표본 크기입니다. 그래서 전국 여론 조사와 도시 여론 조사가 동일한 응답자 수로 동일한 이득을 공유할 수 있습니다.
신뢰 수준이 오차 범위를 어떻게 변화시킵니까?
높은 신뢰도 수준에서는 더 큰 z*를 사용하여 범위를 넓힙니다. 95%(z* = 1.96)에서 99%(z* = 2.576)로 이동하면 동일한 샘플에서 범위가 약 31% 증가합니다.
API — 코드에서 이 계산기를 사용
이 계산기를 무료 JSON 엔드포인트로 호출하세요. 키가 필요하지 않습니다. 아래 필드 값을 쿼리 매개 변수 또는 JSON으로 보내십시오. 전체 API 문서 읽기 →
끝점
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);결과는 재정, 의료 또는 세금 조언이 아닌 일반적인 지침을위한 추정치입니다.