Тохиргооны тооцоолуур
Судалгаа хийхэд алдаа гарах магадлалыг олох.
Тоо бичсэнээр үр дүнг шинэчилнэ.
Энэ калькуляторын тухай
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 quantity p(1 − p) peaks at p = 0.5, which is why pollsters often quote it. The margin of error is 1.96 × √(0.5 × 0.5 ÷ 1000) ≈ 0.0158.It reports the margin of error.The margin of error is 1.96 × √(0.5 × 0.5 ÷ 1000) ≈ 0.0158.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the margin of error.It reports the
Жишээ асуултууд
Яагаад том жишээ нь алдааны хэмжээг багасгадаг вэ?
Хязгаар нь дээжийн хэмжээний квадрат үндэстэй адилаар багасна. Иймээс n- ийг дөрвөн дахин нэмэгдүүлснээр алдааны хязгаар хоёр дахин багасна. Энэ нь нэг эсвэл хоёр хувийн зөрүүнээс багасгах нь маш том дээж шаарддаг шалтгаан юм.
Яагаад 50% нь урьдчилсан хувилбар вэ?
p( 1 − p) хэмжээ нь p = 0. 5- д хамгийн том байдаг тул 50/ 50 хуваалт хамгийн өргөн, хамгийн найдвартай алдааны хэмжээг гаргана гэж тооцоолно. Үүнийг ашиглах нь үнэн алдааны хэмжээ мэдээлсэнээс илүү том биш байхыг баталгаажуулдаг.
Бурууны хэмжээг хэрхэн тооцох вэ?
Таны итгэх түвшний z*-ийн чухал утга p( 1 − p) ÷ n-ийн квадрат үндэсээр үржүүл. p = 0. 5, n = 1000, 95% итгэх түвшинтэй бол 1. 96 × √( 0. 25 ÷ 1000) ≈ 3. 1 хувийн оноо.
Бурууны хэмжээ ба итгэх зайны хоорондох ялгаа юу вэ?
Тодорхойгүй байдлын хэмжээ нь тал өргөнтэй, найдвартай хугацаа нь үр дүнгээс хамаарах бүх өргөнтэй. 3- н цэгийн алдаатай 48% үр дүн нь 45% - 51% найдвартай хугацааг өгдөг.
Олон хүн амтай оронд алдааны хэмжээ их байх ёстой юу?
Үгүй. Зарим мянган хүнээс дээш бол хүн амын тоо нь ялгаанд нөлөөлөхгүй. Хамгийн чухал нь сонголтын хэмжээ юм. Иймээс улсын санал асуулга, хотын санал асуулга нь адил тооны хариулагчтай адил ялгаатай байж болно.
Итгэлцлийн түвшин алдааны хэмжээг хэрхэн өөрчлөх вэ?
Дээд итгэх түвшин нь илүү том z* ашиглан, өргөн хүрээг бий болгодог. 95% (z* = 1. 96) - аас 99% (z* = 2. 576) - рүү шилжсэнээр өргөн хүрээг 31% - аар нэмэгдүүлдэг.
API - энэ калькуляторыг кодоос ашиглах
Энэ тооцоологчийг JSON- ийн төгсгөлийн цэг болгон дуудна - түлхүүр шаардахгүй. Доорх талбарын утгауудыг асуултын параметр эсвэл JSON- оор илгээнэ үү. Бүх API баримт бичгийг уншина уу →
Сүүлийн цэг
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);Энэ нь зөвхөн ерөнхий зөвлөгөөний дүн шинжилгээ бөгөөд санхүү, эмнэлгийн болон татварын зөвлөгөө биш юм.