Kalkulator Marginesu Błędu
Kalkulator Marginesu Błędu
Wpisz wielkość próby swojej ankiety, zaobserwowany odsetek (lub 0.5, jeśli nieznany, dla najbardziej konserwatywnego oszacowania) i poziom ufności. To obliczy margines błędu — jak daleko prawdziwa wartość populacji może się prawdopodobnie różnić od wyniku Twojej ankiety.
- Wzór: margines błędu = z × √(p × (1 − p) ÷ n), gdzie z to wartość krytyczna dla poziomu ufności, p to zaobserwowany odsetek, n to wielkość próby.
- Odwrotne pytanie do Wielkości Próby: to narzędzie pokazuje precyzję, którą już masz z zakończonej ankiety.
- Większe próby zmniejszają margines błędu, ale z malejącymi zyskami: ponieważ n jest pod pierwiastkiem kwadratowym, czterokrotne zwiększenie wielkości próby zmniejsza margines błędu tylko o połowę.
Co właściwie oznacza margines błędu ±5% w ankiecie?
Jeśli ankieta pokazuje 52% poparcia z marginesem błędu ±5%, prawdziwe poparcie w populacji jest szacowane na między 47% a 57% przy podanym poziomie ufności.
Dlaczego używać 0.5 jako odsetka, jeśli jeszcze nie znam rzeczywistego wyniku?
Wartość p × (1 − p) jest największa (i daje najszerszy, najbardziej konserwatywny margines błędu), gdy p = 0.5.
Kalkulator Marginesu Błędu
Wpisz wielkość próby swojej ankiety, zaobserwowany odsetek (lub 0.5, jeśli nieznany, dla najbardziej konserwatywnego oszacowania) i poziom ufności. To obliczy margines błędu — jak daleko prawdziwa wartość populacji może się prawdopodobnie różnić od wyniku Twojej ankiety.
- Wzór: margines błędu = z × √(p × (1 − p) ÷ n), gdzie z to wartość krytyczna dla poziomu ufności, p to zaobserwowany odsetek, n to wielkość próby.
- Odwrotne pytanie do Wielkości Próby: to narzędzie pokazuje precyzję, którą już masz z zakończonej ankiety.
- Większe próby zmniejszają margines błędu, ale z malejącymi zyskami: ponieważ n jest pod pierwiastkiem kwadratowym, czterokrotne zwiększenie wielkości próby zmniejsza margines błędu tylko o połowę.
Co właściwie oznacza margines błędu ±5% w ankiecie?
Jeśli ankieta pokazuje 52% poparcia z marginesem błędu ±5%, prawdziwe poparcie w populacji jest szacowane na między 47% a 57% przy podanym poziomie ufności.
Dlaczego używać 0.5 jako odsetka, jeśli jeszcze nie znam rzeczywistego wyniku?
Wartość p × (1 − p) jest największa (i daje najszerszy, najbardziej konserwatywny margines błędu), gdy p = 0.5.