טעות־מײַזל קלײַב אַלץ אױס

געפֿינען דעם דורכפֿאַל־פֿאַרבײַט פֿון אַ װײַז־פּראָפּאָרציע

%
%s איז דער פּראָצענט פֿון װאָס ענטפֿערן אױף אַ געוויסע אופֿן. 50% איז דער קלענסטער
טעות־זײגער
אונטערשטע ברײט
הײב
צװײטיקע ברײט

רעזולטאטן װי איר שרײַבט

װײַז די װײַז־פּראָגראַם

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 1.96 × √(0.5 × 0.5 ÷ 1000) ≈ 0.0158.It reports the margin of error, and the margin of error is 1.96 × √(0.5 × 0.5 ÷ 1000) ≈ 0.0158.It reports the margin of error.The margin of error is aWorked-Worked example:The margin of error is 1.96 × √(0.5 × 0.5 ÷ 1000) ≈ 0.0158.It reports the margin of error.Worked-Worked example:The margin of error is 1.96 × √(0.5 × 0.5 ÷ 1000) ≈ 0.0158.It reports the margin of error.Worked-Worked example:The margin of error is 1.96 × √(0.5 × 0.5 ÷ 1000) ≈ 0.0158.It reports the margin of error.The margin of error is 1.96 × √(0.5 × 0.5 ÷ 1000) ≈ 0.0158.It reports the margin of error.Worked-Worked example:The margin of error is 1.96 × √(0.5 × 0.5 ÷ 1000) ≈

פֿראַגעס

װאָס טוט אַ גרעסערע װײַזער צו װײַטערצוגײן צום שװערער?

דער זײגער װײַזט אױס דעם קװאַרט־רוט פֿון דער װײַזער־גרײס, אַזוי װי אַ צװײפֿילונג פֿון n האַלט אױף דעם שױן־זײגער. דאָס איז דער װײַזער פֿון דער װײַזער־גרײס, װאָס איז נייטיק צו פֿאַרגרעסערן דעם זײגער אונטער אײן אָדער צוויי פּראָצענט־פּאָינטן.

װאָס איז די געװײנטלעכע פּראָפּאָרציע?

דער װײַטער־פֿאַרב איז ניט־פֿאַרבײַטלעך

ווי קען איך באַרעכטיקן דעם שאַרף־פֿאַל?

משפּיע דעם קריטישן באַטרעף z* פֿאַר דיין צוטרוי־שטײגער מיטן קװאַרטװאָרץ פֿון p(1 − p) ÷ n. פֿאַר p = 0.5, n = 1000 און 95% צוטרוי, איז דאָס 1.96 × √(0.25 ÷ 1000) ≈ 3.1 פּראָצענט־פּאָינטן

וואָס איז דער חילוק צװישן דער שטערונג־מײד און דער צוטרוי־אינטערוואַל?

טעקסט פֿאַרבconfidence-level

צי א גרעסערע װעלט־פֿאַרבאַנד דאַרף א גרעסערע שטערונג פֿון טעות?

װײַל די װײַב איז אױף דער װײַב־װ

ווי אַזוי ענדערט די צוטרוי־שטײגער דעם שטער פֿון טעות?

טעקסט פֿאַרבtext-tool-action

❤️ ליבע Calculator.Free? טייל עס אױס

𝕏  X Facebook Reddit
API — ניצע דעם קאַלקולאַטאָר פֿון קאָד

קלײַב אױס דעם קלײנער װי אַ פֿרײַן JSON סוף־פּונקט — קײן קלײַב ניט נייטיק. שיקן די פֿעלדער־באַטרעף אונטער דעם װי אַ פֿראַגע־פּאַראַמעטער אָדער JSON לייענען די גאַנץ API דאָקומענטאַציע →

סוף־פּראָצעס

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);

רעזולטאטן זײַנען אָפּשאַצונגען נאָר פֿאַר אַלגעמיינע װײַזן, ניט פֿאַר פינאַנציעל, מעדיציניש אָדער באַדערפֿענישן