Calculateur d'Intervalle de Confiance
Calculateur d'Intervalle de Confiance
Entrez la moyenne, l'écart-type et la taille de votre échantillon, ainsi que le niveau de confiance souhaité. Cela calcule la plage de valeurs qui contient probablement la vraie moyenne de la population, en utilisant la distribution t de Student — le bon choix quand l'écart-type de la population est inconnu et estimé à partir de l'échantillon.
- Formule : IC = moyenne de l'échantillon ± (valeur critique t × écart-type ÷ √n), où la valeur critique t dépend à la fois du niveau de confiance et des degrés de liberté de l'échantillon (n − 1).
- Plus large n'est pas pire : un intervalle plus large au même niveau de confiance reflète généralement juste plus de variabilité ou un échantillon plus petit.
- Utilise la distribution t, pas une valeur z fixe : les échantillons plus petits obtiennent un intervalle proportionnellement plus large pour tenir compte de l'incertitude supplémentaire.
Que signifie réellement "95% de confiance" ?
Cela signifie que si vous répétiez ce processus d'échantillonnage plusieurs fois et construisiez un intervalle de confiance à chaque fois, environ 95% de ces intervalles contiendraient la vraie moyenne de la population.
Pourquoi une taille d'échantillon plus petite élargit-elle l'intervalle ?
Les échantillons plus petits donnent une estimation moins précise à la fois de la moyenne et de l'écart-type, donc la distribution t attribue une valeur critique plus grande pour compenser cette incertitude supplémentaire.
Calculateur d'Intervalle de Confiance
Entrez la moyenne, l'écart-type et la taille de votre échantillon, ainsi que le niveau de confiance souhaité. Cela calcule la plage de valeurs qui contient probablement la vraie moyenne de la population, en utilisant la distribution t de Student — le bon choix quand l'écart-type de la population est inconnu et estimé à partir de l'échantillon.
- Formule : IC = moyenne de l'échantillon ± (valeur critique t × écart-type ÷ √n), où la valeur critique t dépend à la fois du niveau de confiance et des degrés de liberté de l'échantillon (n − 1).
- Plus large n'est pas pire : un intervalle plus large au même niveau de confiance reflète généralement juste plus de variabilité ou un échantillon plus petit.
- Utilise la distribution t, pas une valeur z fixe : les échantillons plus petits obtiennent un intervalle proportionnellement plus large pour tenir compte de l'incertitude supplémentaire.
Que signifie réellement "95% de confiance" ?
Cela signifie que si vous répétiez ce processus d'échantillonnage plusieurs fois et construisiez un intervalle de confiance à chaque fois, environ 95% de ces intervalles contiendraient la vraie moyenne de la population.
Pourquoi une taille d'échantillon plus petite élargit-elle l'intervalle ?
Les échantillons plus petits donnent une estimation moins précise à la fois de la moyenne et de l'écart-type, donc la distribution t attribue une valeur critique plus grande pour compenser cette incertitude supplémentaire.