Fehlermargen-Rechner
Fehlermargen-Rechner
Geben Sie die Stichprobengröße Ihrer Umfrage, den beobachteten Anteil (oder 0.5, falls unbekannt, für die konservativste Schätzung) und Ihr Konfidenzniveau ein. Dies berechnet die Fehlermarge — wie weit der wahre Populationswert plausibel von Ihrem Umfrageergebnis abweichen könnte.
- Formel: Fehlermarge = z × √(p × (1 − p) ÷ n), wobei z der kritische Wert für Ihr Konfidenzniveau, p der beobachtete Anteil und n die Stichprobengröße ist.
- Die umgekehrte Frage zur Stichprobengröße: dieses Tool sagt Ihnen die Präzision, die Sie bereits aus einer abgeschlossenen Umfrage haben.
- Größere Stichproben verringern die Fehlermarge, aber mit abnehmendem Ertrag: da n unter einer Quadratwurzel steht, halbiert eine Vervierfachung der Stichprobengröße nur die Fehlermarge.
Was bedeutet eine Fehlermarge von ±5% in einer Umfrage eigentlich?
Wenn eine Umfrage 52% Unterstützung mit einer Fehlermarge von ±5% zeigt, wird geschätzt, dass die wahre Unterstützung der Population zwischen 47% und 57% beim angegebenen Konfidenzniveau liegt.
Warum 0.5 als Anteil verwenden, wenn ich das tatsächliche Ergebnis noch nicht kenne?
Der Term p × (1 − p) ist am größten (und ergibt die breiteste, konservativste Fehlermarge), wenn p = 0.5.
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Geben Sie die Stichprobengröße Ihrer Umfrage, den beobachteten Anteil (oder 0.5, falls unbekannt, für die konservativste Schätzung) und Ihr Konfidenzniveau ein. Dies berechnet die Fehlermarge — wie weit der wahre Populationswert plausibel von Ihrem Umfrageergebnis abweichen könnte.
- Formel: Fehlermarge = z × √(p × (1 − p) ÷ n), wobei z der kritische Wert für Ihr Konfidenzniveau, p der beobachtete Anteil und n die Stichprobengröße ist.
- Die umgekehrte Frage zur Stichprobengröße: dieses Tool sagt Ihnen die Präzision, die Sie bereits aus einer abgeschlossenen Umfrage haben.
- Größere Stichproben verringern die Fehlermarge, aber mit abnehmendem Ertrag: da n unter einer Quadratwurzel steht, halbiert eine Vervierfachung der Stichprobengröße nur die Fehlermarge.
Was bedeutet eine Fehlermarge von ±5% in einer Umfrage eigentlich?
Wenn eine Umfrage 52% Unterstützung mit einer Fehlermarge von ±5% zeigt, wird geschätzt, dass die wahre Unterstützung der Population zwischen 47% und 57% beim angegebenen Konfidenzniveau liegt.
Warum 0.5 als Anteil verwenden, wenn ich das tatsächliche Ergebnis noch nicht kenne?
Der Term p × (1 − p) ist am größten (und ergibt die breiteste, konservativste Fehlermarge), wenn p = 0.5.