Marge van foutberekening
Vind de foutmarge van een enquêteverhouding.
Resultaten update als u typt.
Over deze rekenmachine
De foutmarge vertelt u hoe ver een enquêteresultaat waarschijnlijk zal liggen van de werkelijke populatiewaarde.. de "plus of min" figuur die naast de poll resultaten wordt geciteerd. Voor een verhouding is het z*·√(p(1 − p) / n), waar p de steekproefverhouding, n de steekproefgrootte en z* de kritische waarde voor uw betrouwbaarheidsniveau (1,96 voor 95%). Het rapporteert de marge, de betrouwbaarheid-interval grenzen rond uw verhouding en de volledige intervalbreedte, en een tabel toont hoe de marge krimpt naarmate het monster groeit. De standaard 50% verhouding geeft de meest conservatieve (grootste) marge, omdat de hoeveelheid p(1 − p) pieken op p = 0,5, wat is waarom de peilers vaak citeren.
Voorbeeld: met 1.000 respondenten splitste 50/50 bij 95% betrouwbaarheid, de marge is 1,96 × √(0,5 × 0,5 › 1000) ≈ 1,96 × 0,0158 ≈ 3,1 procentpunten. Dus een peiling resultaat van 50% betekent echt ergens tussen ongeveer 46,9% en 53,1%. Om die marge te halveren zou je ongeveer vier keer het monster nodig hebben.
Veelgestelde vragen
Waarom verlaagt een groter monster de foutmarge?
De marge krimpt met de vierkantswortel van de steekproefgrootte, dus verviervoudigt n de foutmarge. Dit afnemende rendement is de reden waarom zeer grote monsters nodig zijn om de marge onder een of twee procentpunten te duwen.
Waarom is 50% het standaardpercentage?
De hoeveelheid p(1 − p) is het grootst bij p = 0,5, dus als een 50/50 split de breedste, meest conservatieve foutmarge oplevert. Met behulp daarvan garandeert de werkelijke marge niet groter dan Gemeld.
Hoe bereken ik de foutenmarge?
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.
Wat is het verschil tussen de foutmarge en het betrouwbaarheidsinterval?
De foutmarge is de halve breedte; het betrouwbaarheidsinterval is het volledige bereik dat je krijgt door de marge toe te voegen en af te trekken van je resultaat. Een 48% resultaat met een 3-punts marge geeft een betrouwbaarheidsinterval van 45% tot 51%.
Heeft een grotere populatie een grotere foutmarge nodig?
Nee. Voorbij een paar duizend mensen de bevolking grootte nauwelijks invloed op de marge.. wat telt is de steekproefgrootte. Daarom een nationale peiling en een stadsenquête kunnen dezelfde marge met hetzelfde aantal respondenten delen.
Hoe verandert het betrouwbaarheidsniveau de foutmarge?
Een hoger betrouwbaarheidsniveau maakt gebruik van een grotere z*, die de marge verbreedt. Van 95% (z* = 1,96) tot 99% (z* = 2.576) verhoogt de marge met ongeveer 31% voor dezelfde steekproef.
API
Noem deze rekenmachine als een gratis JSON eindpunt.. geen sleutel nodig. Stuur de veldwaarden hieronder als query parameters of JSON. Alles wat je weglaat gebruikt dezelfde standaard als deze pagina is voorgevuld met; een onbekende parameter is een 400, nooit een stil nul. Lees de volledige API docs →
Eindpunt
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);De resultaten zijn schattingen voor algemene richtsnoeren, niet voor financieel, medisch of fiscaal advies.