غلطی کا حساب لگانے والا

سر وي کے حصے کے غلطي کے حد کو تلاش کريں

غلطی کا مارجن —

کم —

اوپري حد —

فاصلہ —

آپ کے تاليف کے مطابق نتائج اپڈیٹ کریں.

اس کیلکولیٹر کے بارے میں

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. If you want to halve that margin, you can use the following formula:ItWorked 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.ItWorked 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.ItWorked 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.ItWorked example: with 1,000 respondents split 50/50 at 95% confidence, the margin is 1.96 × √(0.5 × 0.5 ÷ 1000) ≈ 1.96 × 0.5 × 0.5 ≈ 0.5%.ItWorked example: with 1,000 respondents split 50/50 at 95% confidence, the margin is 1.96 × √(0.5 × 0.5) ≈ 1.96 ×

بار بار پوچھے گئے سوالات

ایک بڑے نمونے غلطی کے مارجین کو کیوں کم کرتا ہے؟

مارجن نمونے کے سائز کے مربع جڑ کے ساتھ گھٹتا ہے، اس لئے چار گنا n غلطي کے مارجن کو نصف کر دیتا هے ۔ اس کم ہونے والے واپسي کے ليے مارجن کو ایک يا دو فیصد پوائنٹ کے نيچے دبا نے کے ليے بہت بڑے نمونوں کی ضرورت هے

کیوں 50% ڈیفالٹ تناسب ہے؟

مقدار p(1 − p) p = 0.5 پر سب سے بڑی ہے، اس لئے فرض کرتے ہوئے کہ 50/50 تقسیم غلطی کا وسیع ترین، سب سے زیادہ محفوظ حصّہ پیدا کرتی ہے. اس کا استعمال کرنے سے صحیح حصّہ رپورٹ کی حد سے زیادہ نہیں ہوتا.

میں غلطی کی حد کس طرح شمار کر سکتا ہوں؟

آپکے اعتماد کے ليول کے ليے کلي مي قيمت z* کو p (1 − p) ÷ n کے مربع جڑ سے ضرب کريں p = 0.5 کے ليے ، n = 1000 اور 95% اعتماد کے ليے ، جو 1.96 × √(0.25 ÷ 1000) ≈ 3.1 فیصد پو اينٹ هے

غلطی کے مارجین اور اعتماد کے درمیان کیا فرق ہے؟

غلطي کا مارجن نصف عرض هے ؛ اعتماد فاصلہ پورا رينج هے جو آپ حاصل کريں آپکے نتيجے سے مارجن جمع اور تفريق کريں 3 پو ئنٹ مارجن کے ساتھ 48% نتيجہ 45% سے 51% کا اعتماد فاصلہ د ے تا هے

کیا ایک بڑی آبادی غلطی کے ایک بڑے حصے کی ضرورت ہے؟

نہیں، چند ہزار لوگوں سے زیادہ کی آبادی کا سائز اس حد کو متاثر نہیں کرتا- جو اہم ہے وہ نمونے کی سائز ہے۔ اسی وجہ سے ایک قومی پولیں اور ایک شہری پولیں ایک ہی حد کو ایک ہی تعداد کے جواب دینے والوں کے ساتھ تقسیم کر سکتے ہیں۔

کس طرح اعتماد کی سطح غلطی کے مارجن کو تبدیل کرتا ہے؟

95% (z* = 1.96) سے 99% (z* = 2.576) تک منتقل کر نے سے اس کے مارجن کو 31% تک بڑھا دیا جاتا ہے

API - کوڈ سے اس کیلکولیٹر کا استعمال کریں

اس کليکلر کو مفت JSON انتہا پوائنٹ کے طور پر بلايں - کوئی کي ضرورت نهيں هيں. فائل کي قيمتیں نيچے کو ايچ آر پيراميٹر يا JSON کے طور پر بھیجيں پورے API دوکومنٹ پڑھیں →

آخر

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);

نتائج صرف عام رہنمائی کے لئے اندازے ہیں، نہ مالی، طبی یا ٹیکس مشورے.

اس کیلکولیٹر کے بارے میں

بار بار پوچھے گئے سوالات

متعلقہ کليکل

آخر

curl

JavaScript fetch()

JavaScript `fetch()`