Hata Marjı Hesaplayıcı
Anket oranının hata marjını bul.
Yazdığınızda sonuçlar güncellenir.
Bu hesaplayıcı hakkında
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. The default 50% proportion gives the most conservative margin, because the quantity p(1 − p) peaks at p = 0.5, which is why pollsters often quote it. The margin of error is a measure of how far a survey result is likely to be from the true population value. The margin of error is a measure of how far a survey result is likely to be from the true population value.Worked example: The margin of error is a measure of how far a survey result is likely to be from the true population value.Worked example: The margin of error is a measure of how far a survey result is likely to be from the true population value.Worked example: The margin of error is a measure of how far a survey result is likely to be from the true population value.Worked example: The margin of error is a measure of how far a survey result is likely to be from the true population value.Worked example: The margin of error is a measure of how far a survey result is likely to be from the true population value.Worked example: The margin of error is a measure of how far a survey result is likely to be from the true population value.Worked example: The margin of error is a measure of how far a survey result is likely to be from the true population value.Worked example: The margin of error is a measure of how far a survey result is likely to be from the true population value.Worked example: The margin of error is a measure of how far a survey result is likely to be from the true population value.Worked example: The margin of error is a measure of how far a survey result is likely to be from the true population value.Worked example: The margin of error is a measure of how far a survey result is likely to be from the true population value.Worked example: The margin of error is a measure of how
Sıkça Sorulan Sorular
Neden daha büyük bir örnek hata sınırını düşürüyor?
Marj örneklem büyüklüğünün kare kökü ile küçülür, bu yüzden n' i dört katına çıkarmak hata marjını yarıya indirecektir. Bu azalan geri dönüş, marjı yüzde bir veya iki puanın altına indirmek için çok büyük örneklere ihtiyaç duyulması sebebidir.
Neden %50 varsayılan oran?
P(1 − p) miktar p = 0.5'te en büyüktür, bu yüzden 50/50 bölünme en geniş, en muhafazakar hata marginini üretir.Bunu kullanmak gerçek marginin rapor edilenden daha büyük olmamasını garanti eder.
Hata sınırını nasıl hesaplarım?
Güven seviyesi için kritik değer z*'yi p(1 − p) ÷ n'nin kare kökü ile çarpın. p = 0.5, n = 1000 ve %95 güven için, bu 1.96 × √(0.25 ÷ 1000) ≈ 3.1 yüzde puanıdır.
Hata marjı ile güven aralığı arasındaki fark nedir?
Hata marjı yarı genişliktir; güven aralığı ise sonuçlarınızdan marjı ekleyerek ve çıkararak elde ettiğiniz tam aralığıdır. 3 noktalık bir marj ile %48 sonuç %45 ile %51 arasında bir güven aralığı verir.
Daha büyük bir nüfus daha büyük bir hata marginine ihtiyaç duyar mı?
Hayır. Birkaç bin kişinin ötesinde nüfus büyüklüğü marjı etkilemez - önemli olan örneklem büyüklüğüdür. Bu yüzden ulusal bir anket ve bir şehir anketi aynı sayıda katılımcı ile aynı marjı paylaşabilir.
Güven seviyesi hata sınırını nasıl değiştirir?
Yüksek bir güven seviyesi, marjı genişleten daha büyük bir z* kullanır. %95'ten (z* = 1.96) %99'a (z* = 2.576) hareket, aynı örnek için marjı yaklaşık %31 oranında artırır.
API — bu hesaplayıcıyı kodtan kullan
Bu hesaplayıcıya ücretsiz bir JSON son noktası olarak çağrı yap - anahtar gerekmez. Aşağıdaki alan değerlerini sorgu parametreleri veya JSON olarak gönderin. Tüm API belgelerini oku →
Son nokta
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);Sonuçlar sadece genel rehberlik için tahminlerdir, finansal, tıbbi veya vergi tavsiyesi değil.