දෝෂය ගණනය කිරීම් මායිම

සමීක්ෂණය අනුපාතය දෝෂ අවම සොයා ගන්න.

දෝෂයේ මායිම —

පහළ සීමාව —

ඉහළ සීමාව —

පරතර පළල —

ඔබ ටයිප් ලෙස ප්රතිඵල යාවත්කාලීන.

මේ කැල්ක්යුලේටරය ඔයාට හරි උත්තරය දුන්නද?

මෙම කැල්ක්යුලේටරය ගැන

The margin of error tells you how far a survey result is likely to be from the true population value — the "plus or minus" figure quoted next to poll results. For a proportion 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%).

It reports the margin, the confidence-interval bounds around your proportion and the full interval width, and a table shows how the margin shrinks as the sample grows. 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.

Worked example: with 1,000 respondents split 50/50 at 95% confidence, the margin is 1.96 × √(0.5 × 0.5 ÷ 1000) ≈ 1.96 × 0.0158 ≈ 3.1 percentage points. So a poll result of 50% really means somewhere between about 46.9% and 53.1%. To halve that margin you would need roughly four times the sample.

නිතර අසන ප්රශ්න

ඇයි විශාල සාම්පලයක් දෝෂය මායිම අඩු කරන්නේ?

මෙම මායිම නියැදි ප්රමාණයේ වර්ග මූල සමග කුඩා වන අතර, ඒ නිසා n දෝෂය මායිම භාගයට හතරක්. මෙම අඩු ආපසු ඉතා විශාල නියැදි එක් හෝ දෙකක් ප්රතිශත ලකුණු යටතේ මායිම තල්ලු කිරීමට අවශ්ය වන්නේ ඇයි.

ඇයි 50% පෙරනිමි අනුපාතය වන්නේ?

ප්රමාණය පී (1 - පී) පී = 0.5 දී විශාලතම වන අතර, ඒ නිසා 50/50 බෙදී උපකල්පනය දෝෂය පුළුල්ම, වඩාත් සංවේදී අවදානමක් නිපදවයි. එය භාවිතා සැබෑ අවදානමක් වාර්තා වඩා විශාල නොවේ සහතික.

මම දෝෂය මායිම ගණනය කරන්නේ කෙසේද?

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.

දෝෂ හා විශ්වාසය කාල පරතරය අතර වෙනස කුමක්ද?

දෝෂය මායිම අර්ධ පළල වේ; විශ්වාසය කාල පරාසය ඔබ එකතු කිරීමෙන් සහ ඔබේ ප්රතිඵලයෙන් මායිම අඩු කිරීමෙන් ලබා ගැනීමට පූර්ණ පරාසය වේ. 3-අංශක මායිම සමග 48% ප්රතිඵලයක් 45% 51% දක්වා විශ්වාසය කාල පරාසයක් ලබා දෙයි.

විශාල ජනගහනයක් විශාල වැරදි අවදානමක් අවශ්ය වේ ද?

නැහැ. දහස් ගණනක් ජනතාවට එහා ජනගහනය ප්රමාණයෙන් අතිරේක බලපෑම් - වැදගත් වන්නේ සාම්පල ප්රමාණයයි. ජාතික ඡන්ද විමසීම හා නගර ඡන්ද විමසීම ප් රතිචාර දක්වන්නන් එම සංඛ්යාව සමග එම අතිරේක හුවමාරු කළ හැකි ඒ නිසා.

කෙසේද විශ්වාසය මට්ටම දෝෂය මායිම වෙනස් කරන්නේ?

ඉහළ විශ්වාසය මට්ටමකින් විශාල z * භාවිතා, අවදානම පුළුල් කරන. 95% (z * = 1.96) සිට 99% (z * = 2.576) වෙත ගමන් එම නියැදි සඳහා 31% ක් පමණ අවදානම වැඩි කරයි.

API - කේතය සිට මෙම කැල්ක්යුලේටරය භාවිතා

කිසිදු යතුරක් අවශ්ය - නිදහස් JSON අවසන් ස්ථානයක් ලෙස මෙම ගණනය කිරීම් ඇමතුම්. විමසුම් පරාමිතීන් හෝ JSON ලෙස පහත ක්ෂේත්ර අගයන් යවන්න. ඔබ අතහැර දමන ඕනෑම දෙයක් මෙම පිටුව සමග පෙර පිරවීම වන එම පෙරනිමි භාවිතා; නොදන්නා පරාමිතියක් 400 වේ, නිහඬ ශුන්ය කිසි විටෙකත්. සම්පූර්ණ API ලේඛන කියවන්න →

අවසාන ස්ථානය

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);

ප්රතිඵල සාමාන්ය මග පෙන්වීම සඳහා පමණක් ඇස්තමේන්තු, මූල්ය, වෛද්ය හෝ බදු උපදෙස් නොවේ.

මෙම කැල්ක්යුලේටරය ගැන

නිතර අසන ප්රශ්න

සම්බන්ධ ගණක

අවසාන ස්ථානය

curl

JavaScript fetch()

JavaScript `fetch()`