အမှားဂဏန်းတွက်စက်၏ margin

တစ်ဦး survey အရေအတွက်၏အမှား၏ margin ကိုရှာပါ။

အမှား၏ ဧရိယာ —

အောက်ခြေ နယ်နိမိတ် —

အပေါ်ပိုင်း နယ်နိမိတ် —

ကြားကာလ အချင်း —

သင်ရိုက်ထည့်သလိုရလဒ်များကို update လုပ်ပါ

ဤဂဏန်းတွက်စက်အကြောင်း

the margin of error is 100%, the confidence interval is 100% (100% = 100% of the sample). The margin of error is 100% (100% = 100% of the sample) and the confidence interval is 100% (100% = 100% of the sample). The margin of error is 100% (100% = 100% of the sample) and the confidence interval is 100% (100% = 100% of the sample). The margin of error is 100% (100% = 100% of the sample). The margin of error is 100% (100% = 100% of the sample).Worked example: 100% = 100%Worked example: 100% = 100%Worked example: 100% = 100%Worked example: 100% = 100%Worked example: 100% = 100%Worked example: 100% = 100%Worked example: 100% = 100%Worked example: 100% = 100%Worked example: 100% = 100%Worked example: 100% = 100%Worked example: 100% = 100%Worked example: 100% = 100%Worked example: 100% = 100%Worked example: 100% = 100%Worked example: 100% = 100%Worked example: 100% = 100%Worked example: 100% = 100%Worked example: 100% = 100%Worked example: 100% = 100%Worked example: 100% = 10

မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ

ဘာကြောင့်ကြီးမားတဲ့နမူနာမှားယွင်းမှု၏ margin ကိုလျှော့ချ?

အဆိုပါ margin စံနမူနာအရွယ်အစား၏စတုရန်း root နဲ့အတူ shrinkage, ဒါကြောင့် quadrupling n အမှား၏ margin ကိုတစ်ဝက်။ ဒီ diminishing ပြန်လာအဘယ်ကြောင့်အလွန်ကြီးမားတဲ့နမူနာတစ်ဦးသို့မဟုတ်နှစ်ဦးရာခိုင်နှုန်းအချက်များအောက်တွင် margin ကိုဆွဲဖို့လိုအပ်ပါတယ်ဖြစ်ပါသည်။

ဘာကြောင့် 50% က default အရေအတွက်ဖြစ်ပါသလဲ?

အဆိုပါပမာဏ p (1 − p) p = 0.5 မှာအကြီးဆုံးဖြစ်ပါသည်, ဒါကြောင့်ယူဆ 50/50 split ရဲ့အကြီးဆုံး, အမှားအများဆုံး conservative margin ကိုထုတ်လုပ်. အသုံးပြုခြင်းကအမှန်တကယ် margin ကိုအာမခံချက်သတင်းပို့ထက်မပိုကြီးတဲ့ဖြစ်ပါသည်.

အမှား၏ margin ကိုဘယ်လိုတွက်ချက်မလဲ?

p (1 − p) ÷ n ၏စတုရန်း root ကအားဖြင့်သင့်ရဲ့ယုံကြည်မှုအဆင့်အတွက်အရေးပါသောတန်ဖိုး z * ကို multiplie ။ p = 0.5, n = 1000 နှင့် 95% ယုံကြည်မှုအတွက်, 1.96 × √ (0.25 ÷ 1000) ≈ 3.1 ရာခိုင်နှုန်းကွက်များဖြစ်ပါသည်.

အမှားနှင့်ယုံကြည်မှုကြားကာလ၏ margin ကြားတွင်ခြားနားချက်ကဘာလဲ?

ချို့ယွင်းချက်၏ margin သည်အပိုင်းပိုင်း-width ကိုဖြစ်သည်; ယုံကြည်မှုကြားကာလသင်ပေါင်းစပ်ခြင်းနှင့်သင်၏ရလဒ်မှ margin ကိုလျှော့ချခြင်းအားဖြင့်ရသောပြည့်စုံသောအကွာအဝေးဖြစ်သည်. 3-point margin နှင့်အတူ 48% ရလဒ်ကို 45% မှ 51% ၏ယုံကြည်မှုကြားကာလပေးသည်။

ကြီးမားတဲ့လူဦးရေဟာ အမှားအယွင်းများ များပြားလာစေဖို့ လိုအပ်ပါသလား။

ဟုတ်ကဲ့. လူအနည်းငယ်သောင်းကျော်လူဦးရေအရွယ်အစားက marginal သက်ရောက်မှုနည်းပါး - အရေးကြီးသည်က sample ကိုအရွယ်အစားဖြစ်ပါသည်. ဒါကြောင့်အမျိုးသားမဲဆန္ဒနယ်နှင့်မြို့တော်မဲဆန္ဒနယ်ဖြေဆိုသူအရေအတွက်တူညီသောအတူတူ margin မျှဝေနိုင်ပါတယ်.

ဘယ်လိုယုံကြည်မှုအဆင့်မှာအမှား၏ margin ကိုပြောင်းလဲ?

95% (Z * = 1.96) မှ 99% (Z * = 2.576) အကြောင်းကို 31% တူညီတဲ့နမူနာအတွက် margin ကိုတိုးမြှင့်ဖို့ပြောင်းရွှေ့.

API ကို — code ကိုမှဤဂဏန်းတွက်စက်ကိုအသုံးပြု

အခမဲ့ JSON endpoint အဖြစ်ဤဂဏန်းတွက်စက်ကိုခေါ် - လိုအပ်သော key ကိုမရှိ. query parameters တွေကိုသို့မဟုတ် JSON အဖြစ်အောက်ပါ Field Values ကိုပို့. ပြည့်စုံသော API ကိုစာရွက်စာတမ်းများကိုဖတ်ပါ →

အဆုံးသတ်ချက်

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);

ရလဒ်များသာယေဘုယျလမ်းညွှန်မှုများအတွက်ခန့်မှန်းချက်ဖြစ်ကြသည်, မငွေကြေး, ဆေးဘက်ဆိုင်ရာသို့မဟုတ်အခွန်အကြံပေးချက်.

ဤဂဏန်းတွက်စက်အကြောင်း

မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ

ဆက်စပ်သောဂဏန်းတွက်စက်များ

အဆုံးသတ်ချက်

curl

JavaScript fetch()

JavaScript `fetch()`