Калькулятор граничної похибки — похибка вибірки
Обчислює, наскільки результат опитування може відрізнятися від істинного значення за заданого обсягу вибірки.
Формули та джерела оновлено · Джерела даних · 1Переглянути алгоритм, константи й початкові значення (JSON)
Гранична похибка (pp)
Точки показують перераховані значення. Решта даних залишаються сталими.
Про цей калькулятор
Оцінка похибки частки за випадкової вибірки та нормального наближення. Поправка на скінченну сукупність діє лише для простої випадкової вибірки без повернення; невідповіді, зважування та кластерний дизайн не враховуються.
Приклад розрахунку
розраховано зі значеннями за замовчуванням нижче
Обсяг вибірки 500 · Спостережувана частка 50 % · Рівень довіри 95% · Обсяг сукупності (0, якщо невідомий) 0 Гранична похибка 4,38 pp · Нижня межа 45,62 % · Верхня межа 54,38 % · Стандартна похибка 2,236 pp · Критичне значення (z) 1,9600
Методика та припущення
ME = z × √(p(1 − p) ÷ n × (N − n) ÷ (N − 1)) × 100 Оцінка похибки частки за випадкової вибірки та нормального наближення. Поправка на скінченну сукупність діє лише для простої випадкової вибірки без повернення; невідповіді, зважування та кластерний дизайн не враховуються.
Джерела даних
Відмова від відповідальності
Ці калькулятори дають загальні математичні результати. Вони підходять для навчання, планування та оцінки — перевіряйте все, що йде в оцінювану роботу, опубліковану цифру чи фінансове зобов'язання.
Джерело реалізації
Цей запис описує реалізацію сторінки, а не незалежну перевірку. Зовнішні джерела підтверджують лише зазначену формулу або визначення; оцінки та власні правила зберігають свої припущення.
Часті запитання
Яку формулу використовує Калькулятор граничної похибки — похибка вибірки?
Формула: ME = z × √(p(1 − p) ÷ n × (N − n) ÷ (N − 1)) × 100
Які дані та обмеження має Калькулятор граничної похибки — похибка вибірки?
Використовуйте одиниці біля полів. Це межі форми, а не рекомендовані значення. Обсяг вибірки: 2–10 000 000; Спостережувана частка: 0–100 %; Обсяг сукупності (0, якщо невідомий): 0–2 000 000 000 ME = z × √(p(1 − p) ÷ n × (N − n) ÷ (N − 1)) × 100 Оцінка похибки частки за випадкової вибірки та нормального наближення. Поправка на скінченну сукупність діє лише для простої випадкової вибірки без повернення; невідповіді, зважування та кластерний дизайн не враховуються.
Який повний приклад розрахунку для Обсяг вибірки = 500; Спостережувана частка = 50 %?
Дані: Обсяг вибірки = 500; Спостережувана частка = 50 %; Рівень довіри = 95% %; Обсяг сукупності (0, якщо невідомий) = 0. Розрахунок: ME = z × √(p(1 − p) ÷ n × (N − n) ÷ (N − 1)) × 100. Результати: Гранична похибка = 4,38 pp; Нижня межа = 45,62 %; Верхня межа = 54,38 %; Стандартна похибка = 2,236 pp; Критичне значення (z) = 1,9600.