Calcolatore di Intervallo di Confidenza
Calcolatore di Intervallo di Confidenza
Inserisci la media, la deviazione standard e la dimensione del tuo campione, oltre al livello di confidenza desiderato. Questo calcola l'intervallo di valori che probabilmente contiene la vera media della popolazione, usando la distribuzione t di Student — la scelta corretta quando la deviazione standard della popolazione è sconosciuta e stimata dal campione.
- Formula: IC = media campionaria ± (valore critico t × deviazione standard ÷ √n), dove il valore critico t dipende sia dal livello di confidenza che dai gradi di libertà del campione (n − 1).
- Più ampio non è peggiore: un intervallo più ampio allo stesso livello di confidenza di solito riflette semplicemente più variabilità o un campione più piccolo.
- Usa la distribuzione t, non un valore z fisso: i campioni più piccoli ottengono un intervallo proporzionalmente più ampio per tenere conto dell'incertezza aggiuntiva.
Cosa significa realmente "95% di confidenza"?
Significa che se ripetessi questo processo di campionamento molte volte e costruissi un intervallo di confidenza ogni volta, circa il 95% di quegli intervalli conterrebbe la vera media della popolazione.
Perché una dimensione del campione più piccola allarga l'intervallo?
I campioni più piccoli danno una stima meno precisa sia della media che della deviazione standard, quindi la distribuzione t assegna un valore critico maggiore per compensare questa incertezza aggiuntiva.
Calcolatore di Intervallo di Confidenza
Inserisci la media, la deviazione standard e la dimensione del tuo campione, oltre al livello di confidenza desiderato. Questo calcola l'intervallo di valori che probabilmente contiene la vera media della popolazione, usando la distribuzione t di Student — la scelta corretta quando la deviazione standard della popolazione è sconosciuta e stimata dal campione.
- Formula: IC = media campionaria ± (valore critico t × deviazione standard ÷ √n), dove il valore critico t dipende sia dal livello di confidenza che dai gradi di libertà del campione (n − 1).
- Più ampio non è peggiore: un intervallo più ampio allo stesso livello di confidenza di solito riflette semplicemente più variabilità o un campione più piccolo.
- Usa la distribuzione t, non un valore z fisso: i campioni più piccoli ottengono un intervallo proporzionalmente più ampio per tenere conto dell'incertezza aggiuntiva.
Cosa significa realmente "95% di confidenza"?
Significa che se ripetessi questo processo di campionamento molte volte e costruissi un intervallo di confidenza ogni volta, circa il 95% di quegli intervalli conterrebbe la vera media della popolazione.
Perché una dimensione del campione più piccola allarga l'intervallo?
I campioni più piccoli danno una stima meno precisa sia della media che della deviazione standard, quindi la distribuzione t assegna un valore critico maggiore per compensare questa incertezza aggiuntiva.