د تېروتنې شمېرګر
د يوې سروې د تناسب د تېروتنې د margin ومومئ.
. پایلې اوسمهالول لکه څنګه چې تاسو ليکل
د دې شمېرګر په اړه
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. 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% margin of error is 1.96 × 0.5 × 0.5 ÷ 1000 ≈ 0.0158.It reports the margin of error.Worked example: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 margin of error, it reports the margin of error, it reports the
ډېرې پوښتنې
ولې د لوی نمونې د غلطۍ د حد کموي؟
د margins سره د نمونې د اندازې مربع جذر راټیټیږي، نو quadrupling n نیمايي د غلطۍ د margins. دا diminishing بیرته ده ولې ډېر لوی نمونې ته اړتيا ده چې د يو يا دوه سلنه ټکي لاندې د margins فشار.
ولې 50٪ د تلپاتې تناسب دی؟
د p (1 − p) مقدار په p = 0.5 کې ترټولو لوی دی، نو د 50/50 ویش فرض کول د غلطۍ ترټولو پراخه، ترټولو محافظه کاره حاشیه تولیدوي. د دې کارولو تضمین کوي چې ریښتینی حاشیه د راپور شوي څخه لوی نه وي.
زه څنګه د تېروتنې د margin محاسبه؟
د p (1 - p) ÷ n د مربع جذر لخوا ستاسو د اعتماد کچې لپاره د مهم ارزښت z * ضرب کړئ. د p = 0.5، n = 1000 او 95٪ اعتماد لپاره، دا 1.96 × √ (0.25 ÷ 1000) ≈ 3.1 سلنه ټکي دي.
د خطا او د اعتماد د فاصلې د margin تر منځ توپير څه دی؟
د غلطۍ د margin د نیمه-عرض دی؛ د اعتماد د فاصلې د بشپړ لړ تاسو د اضافه او د خپل پایلې څخه د margining د تفریق له خوا ترلاسه. د 48٪ پایله سره د 3-نقطې د margining د 45٪ د اعتماد د فاصلې ورکوي 51٪ ته.
ايا لوی نفوس د خطا لوی حد ته اړتيا لري؟
نه. د څو زرو خلکو څخه بهر د نفوس اندازه په لږه اندازه د فاصلې اغیزه کوي - هغه څه چې مهم دي د نمونې اندازه ده. دا ځکه چې د ملي نظر پوښتنې او د ښار نظر پوښتنې کولی شي د ځواب ویونکو د ورته شمیر سره ورته فاصلې شریک کړي.
څنګه د اعتماد کچه د غلطۍ د margin بدلون؟
د لوړ اعتماد کچه د يو لوی z * کاروي، چې د margins پراخوي. له 95٪ (Z * = 1.96) ته 99٪ (Z * = 2.576) حرکت د margins د شاوخوا 31٪ د ورته نمونې لپاره زیاتوي.
API - له کوډ څخه دا محاسبه کاروي
د يو وړيا JSON پای ټکي په توګه دا محاسبه ونيسئ - نه د اړتيا وړ. د ساحې ارزښتونه لاندې د پوښتنې پارامترونو یا JSON په توګه واستوئ. د بشپړ API اسناد ولولئ →
پای ټکی
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);پایلې یوازې د عمومي لارښوونې لپاره اټکل شوي، نه مالي، طبي یا مالیه مشورې.