ତ୍ରୁଟି ଗଣନାକାରୀର ମାର୍ଜିନ
ଗୋଟିଏ ସର୍ଭେ ଅଂଶଭାଗର ତ୍ରୁଟିର ମାର୍ଜିନକୁ ଖୋଜନ୍ତୁ ।
ଆପଣ ଟାଇପ କରିବା ସମୟରେ ଫଳାଫଳ ଅଦ୍ୟତନ କରନ୍ତୁ ।
ଏହି ଗଣନାକାରୀ ବିଷୟରେ
the margin of error is 100%, the confidence level is 100%. The margin of error is 100% of the total number of respondents. The margin of error is 100% of the total number of respondents. The margin of error is 100% of the total number of respondents. The margin of error is 100% of the total number of respondents. The margin of error is 100% of the total number of respondents. The margin of error is 100% of the total number of respondents.ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorkedWorked example:ItWorked example:ItWorked example:ItWorked example:ItWorked example:ItWorked example:ItWorked example:ItWorked example:ItWorked example:ItWorked example:ItWorked example:ItWorked example:ItWorked example:ItWorked example:ItWorked example:ItWorked example:ItWorked example:ItWorked example:ItWorked example:
ସାଧାରଣ ପ୍ରଶ୍ନ
କାହିଁକି ବଡ଼ ନମୁନା ତ୍ରୁଟିର ପରିମାଣକୁ ହ୍ରାସ କରିଥାଏ?
ନମୁନା ଆକାରର ବର୍ଗ ମୂଳ ସହିତ ଅବଶିଷ୍ଟାଂଶ ସଙ୍କୋଚିତ ହୋଇଥାଏ, ତେଣୁ n କୁ ଚାରିଗୁଣ କରିବା ତ୍ରୁଟିର ଅବଶିଷ୍ଟାଂଶକୁ ଅଧା କରିଦିଏ। ଏହି ହ୍ରାସ ହେଉଥିବା ଆଦାୟ ହେଉଛି କାରଣ ଗୋଟିଏ କିମ୍ବା ଦୁଇ ପ୍ରତିଶତ ପଏଣ୍ଟ ତଳେ ଅବଶିଷ୍ଟାଂଶକୁ ଦବାଇବା ପାଇଁ ବହୁତ ବଡ଼ ନମୁନା ଆବଶ୍ୟକ ହୋଇଥାଏ।
କାହିଁକି 50% ଡିଫଲ୍ଟ ଅଂଶବିଶେଷ ରହିଛି?
ପରିମାଣ p(1 − p) p = 0.5 ରେ ସର୍ବବୃହତ, ତେଣୁ 50/50 ବିଭାଜନକୁ ଗ୍ରହଣ କରିବା ଦ୍ୱାରା ସର୍ବବୃହତ, ସର୍ବାଧିକ ସଂରକ୍ଷଣ ତ୍ରୁଟି ମାର୍ଜିନ ଉତ୍ପାଦନ ହୋଇଥାଏ। ଏହାକୁ ବ୍ୟବହାର କରିବା ଦ୍ୱାରା ସତ୍ୟ ମାର୍ଜିନ ରିପୋର୍ଟ କରାଯାଇଥିବା ପରି ବଡ଼ ନୁହଁ।
ମୁଁ କିପରି ତ୍ରୁଟିର ମାର୍ଜିନକୁ ଗଣନା କରିବି?
p( 1 − p) ÷ n ର ବର୍ଗ ମୂଳ ଦ୍ୱାରା ଆପଣଙ୍କର ବିଶ୍ୱାସ ସ୍ତର ପାଇଁ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ମୂଲ୍ୟ z* କୁ ଗୁଣନ କରନ୍ତୁ । p = 0.5, n = 1000 ଏବଂ 95% ବିଶ୍ୱାସ ପାଇଁ, ଯାହାକି 1.96 × √( 0.25 ÷ 1000) ≈ 3.1 ପ୍ରତିଶତ ବିନ୍ଦୁ ।
ତ୍ରୁଟିର ମାର୍ଜିନ ଏବଂ ବିଶ୍ୱାସର ଅନ୍ତରାଳ ମଧ୍ୟରେ କଣ ଭିନ୍ନତା ଅଛି?
ତ୍ରୁଟିର ମାର୍ଜିନ ଅର୍ଦ୍ଧ-ପ୍ରସାର; ବିଶ୍ୱାସ ଅନ୍ତରାପୃଷ୍ଠ ହେଉଛି ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ପରିସର ଯାହାକି ଆପଣ ଆପଣଙ୍କର ଫଳାଫଳରୁ ମାର୍ଜିନକୁ ଯୋଗ ଏବଂ ହ୍ରାସ କରି ପାଇବେ।3ବିନ୍ଦୁ ମାର୍ଜିନ ସହିତ ଗୋଟିଏ 48% ଫଳାଫଳ 45% ରୁ 51% ର ବିଶ୍ୱାସ ଅନ୍ତରାପୃଷ୍ଠ ପ୍ରଦାନ କରିଥାଏ।
ଅଧିକ ଜନସଂଖ୍ୟା ପାଇଁ ତ୍ରୁଟିର ଅଧିକ ପରିମାଣର ଆବଶ୍ୟକତା ଅଛି କି?
କିଛି ହଜାର ଲୋକଙ୍କୁ ଛାଡ଼ିଦେଲେ ଜନସଂଖ୍ୟାର ପରିମାଣ ହାରାହାରି ହାରକୁ ପ୍ରଭାବିତ କରିନଥାଏ – ଯାହା ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ତାହା ହେଉଛି ନମୁନାର ପରିମାଣ । ତେଣୁ ଜାତୀୟ ପଲିସି ଏବଂ ସହରାଞ୍ଚଳ ପଲିସି ସମାନ ସଂଖ୍ୟାର ଉତ୍ତରଦାତାଙ୍କ ସହିତ ସମାନ ହାରାହାରି ହାରକୁ ଭାଗ କରିପାରେ ।
ବିଶ୍ୱାସ ସ୍ତର ତ୍ରୁଟିର ମାର୍ଜିନକୁ କିପରି ପରିବର୍ତ୍ତନ କରେ?
ଉଚ୍ଚ ବିଶ୍ୱାସ ସ୍ତର ବଡ଼ z* ବ୍ୟବହାର କରିଥାଏ, ଯାହାକି ଅବଶିଷ୍ଟାଂଶକୁ ବଢ଼ାଇଥାଏ । 95% (z* = 1.96) ରୁ 99% (z* = 2.576) କୁ ଗତି କରିବା ଦ୍ୱାରା ସମାନ ନମୁନା ପାଇଁ ଅବଶିଷ୍ଟାଂଶକୁ ପ୍ରାୟ 31% ବଢ଼ାଇଥାଏ ।
API — ଏହି ଗଣନାକାରୀକୁ ସଂକେତରୁ ବ୍ୟବହାର କରନ୍ତୁ
ଏହି ଗଣନାକାରୀକୁ ଗୋଟିଏ ମୁକ୍ତ JSON ଶେଷ ବିନ୍ଦୁ ଭାବରେ ଡକାନ୍ତୁ - କୌଣସି କି ଆବଶ୍ୟକ ନାହିଁ। ତଳର କ୍ଷେତ୍ର ମୂଲ୍ୟଗୁଡ଼ିକୁ ପ୍ରଶ୍ନ ପରିମାପକ କିମ୍ବା JSON ଭାବରେ ପଠାନ୍ତୁ। ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ API ଦଲିଲ ପଢନ୍ତୁ →
ସମାପ୍ତ ବିନ୍ଦୁ
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);ଏହି ରିପୋର୍ଟରେ ପ୍ରଦାନ କରାଯାଇଥିବା ଫଳାଫଳ କେବଳ ସାଧାରଣ ସୂଚନା ପାଇଁ, ଅର୍ଥନୈତିକ, ଚିକିତ୍ସା କିମ୍ବା ଟିକସ ପରାମର୍ଶ ପାଇଁ ନୁହେଁ ।