Ang margin ng error calculator ay maaaring isang inilapat na kaalaman sa matematika na kostumbre upang ipahiwatig ang bilang ng mga error sa pag-sample sa loob ng mga resulta ng survey.
Ano ang Margin Of Error Calculator?
Ang margin ng calculator ng error ay kung gaano karaming porsyento ng puntos ang pagkakaiba ng iyong resulta mula sa pangkalahatang aktwal na halaga. Halimbawa, ang isang 95% agwat ng kumpiyansa at isang 4% na margin ng error ay nangangahulugang ang iyong mga istatistika ay nasa loob ng 4 na porsyento na puntos ng tunay na halaga ng populasyon. 95% ng oras. Mula sa isang teknikal na pananaw, ang rate ng error ay ang saklaw ng mga halaga sa ibaba at sa itaas ng sample na halagang pang-istatistika sa loob ng agwat ng kumpiyansa.
Ang agwat ng kumpiyansa ay isang paraan upang maipakita kung gaano kataas ang kawalan ng katiyakan ng isang naibigay na data ng istatistika (halimbawa, maaari itong ipakita mula sa survey na ang agwat ng kumpiyansa ng 98% ay 4.88 at 5. 26, iyon ay, kung ginamit ang parehong pamamaraan upang ulitin ang survey ng 98% ng aktwal na populasyon Ang oras kung kailan ang parameter (parameter o istatistika) ay nahuhulog sa loob ng pagitan ng pagtatantya (sa pagitan ng 4.88 at 5.26 sa 98% ng mga kaso).
Ang ideya sa likod ng pagtitiwala at margin ng error ay ang pagkakaiba sa pagitan ng bawat botohan at ng aktwal na populasyon ay tiyak. Gayunpaman, ang agwat ng kumpiyansa at ang limitasyon ng error ay sumasalamin sa katotohanan ng saklaw ng error. Bagaman ang isang 95% o 98% agwat ng kumpiyansa at isang 2% margin ng error ay tila isang mahusay na istatistika, ang margin ng error ay built-in, na nangangahulugang kung minsan ang mga istatistika ay mali. Halimbawa, natagpuan (hindi wasto) ng isang poll sa 2012 na Gallup na si Romney ay mananalo sa halalan noong 2012 kasama ang 49% Romney at 48% Obama. Ang naiulat na kumpiyansa ay 95% at ang kawalan ng katiyakan ay +/- 2, na nangangahulugang 95% ng oras ang kawastuhan ng resulta ng pagkalkula ay 2 porsyento ng puntos. Ang aktwal na mga resulta sa halalan ay ang mga sumusunod: Ang Obama-51%, Romney-47%, ay talagang lumampas sa saklaw ng error ng Gallup poll (2%), na nagpapakita na hindi lamang ang mga istatistika ang maaaring mali, kundi pati na rin ang mga botohan. ito ay mali.
Paano Makalkula sa Margin of Error Calculator?
Ang margin ng error ay kumakatawan sa iba't ibang mga halaga sa itaas at sa ibaba ng agwat ng kayabangan. Hindi pa rin nakikita ang pagbisita sa Chegg.com ; maghanda sila ng isang tagapayo ng panahon para sa iyo, at libre ang iyong paunang kalahating oras! Ang Associate in Nursing canvass ay nagpakita na ang isang piling kandidato ay nanalo sa halalan na may 51% ng boto. ang antas ng kayabangan ay 95% at ang error ay 4% din. Halimbawa, ipagpalagay na ang isang katumbas na pamamaraan ay nagtatrabaho upang ulitin ang survey. Hinulaan ng mga sosyologist na 95% ng oras, ang resulta ay nasa loob ng 4% ng iniresetang resulta (51%). Sa mga kahaliling salita, 95% ng oras na ipinapalagay nila ang resulta ay nasa pagitan ng limampu't isa = 4 = apat na 7% at 51 + 4 = 55%. Mayroong 2 mga paraan upang makalkula ang rate ng error, pagtaya sa kung ikaw ay pangkalahatang istatistika o sample na istatistika: Limitasyon ng error = mahalaga na sulit x pangkalahatang normal na paglihis . Error limit = kritikal na halaga x karaniwang error sa pag-sample.
Paano makalkula ang kawalang katiyakan: Hakbang
Hakbang 1: Hanapin ang kritikal na halaga. Ang kritikal na halaga ay ang marka ng T o Z na marka. Kung hindi ka sigurado, mangyaring sumangguni sa marka ng T at marka ng Z. Para sa maliliit na laki ng sample (mas mababa sa 30) o kapag hindi mo alam ang pamantayan ng paglihis ng populasyon, gamitin ang t-score. Kung hindi man, gamitin ang z index. Mag-click dito upang manuod ng isang minutong minutong video na nagpapakita kung paano matukoy ang threshold .
Hakbang 2: Hanapin ang karaniwang paglihis o karaniwang error. Pareho ang mga ito, ngunit kailangan mong malaman ang mga parameter ng populasyon upang makalkula ang karaniwang paglihis. Kung hindi man, kalkulahin ang karaniwang error (tingnan ang: Ano ang karaniwang error? Mag-click dito upang manuod ng isang maikling video kung paano makalkula ang karaniwang error.
Hakbang 3: I- multiply ang kritikal na halaga ng hakbang 1 sa pamamagitan ng karaniwang paglihis o karaniwang error ng hakbang 2. Halimbawa, kung ang iyong resume ay 1.95 at ang SE ay 0.019, pagkatapos ay 95 * 0.019 = 0.03705.
Halimbawa ng tanong: 900 mga mag-aaral ang nakapanayam, at ang kanilang average na marka ay 2.7 at ang karaniwang paglihis ay 0. Kalkulahin ang margin ng error para sa 90% kumpiyansa: ang kritikal na halaga ay 1.645 (tingnan ang video na ito para sa mga kalkulasyon). Nagmula sa tanong), ngunit dahil ito ay isang sample, kailangan namin ng karaniwang error ng mean. Ang formula para sa average na SE ay karaniwang paglihis / √ (laki ng sample), kaya: 0.4 / √ (900) = 0.013.645 * 0.013 = 0.021385 Ito ay kung paano kinakalkula ang rate ng error! Bumalik sa tuktok ng
Error Rate ng Proporsyon:
Ang formula ng proporsyon ay bahagyang naiiba:
kung saan: = sample na proporsyon ("P-hat"), n = laki ng sample, z = z iskor.
Halimbawa ng tanong : Isang libong mga tao ang na-survey at 380 na mga paniwala na kahalili ng panahon ay hindi na ngayon dahil sa polusyon ng tao. Hanapin ang MoE para sa isang 90% paniniwala sa sarili na c programa ng wika.
Hakbang 1: Humanap ng P-hat sa pamamagitan ng paraan ng paghahati ng bilang ng mga indibidwal na positibong sumagot. Ang "Positibo" sa karanasang ito ay hindi nagpapahiwatig na nagbigay sila ng isang "Oo" na sagot; Sa paraang ito ay sumagot sila kasabay ng anunsyo kasama ang tanong. Sa kasong ito, 380 / isang libong mga tao (38%) ang positibong tumugon.
Hakbang 2: Hanapin ang z-rating na pupunta sa ibinigay na wikang programa sa paniniwala sa sarili . Gusto mong sanggunian ang tsart na ito ng hindi kakaibang mga mahahalagang halaga ng lugar. Ang isang 90% paniniwala sa sarili c programa ng wika ay may isang z-rating (isang mahalagang halaga) na 1.645.
Hakbang 3 : Ipasok ang mga halaga sa mga bahagi at malutas: = 1.645 * 0.0153 = 0.0252
Hakbang 4: Gawing kanan ang isang hakbang sa tatlong porsyento: 0.0252 = 2.52% Ang margin ng mga pagkakamali ay 2.52%.
Konsepto ng Margin ng Error Calculator:
Mag-isip ng isang simpleng survey na "oo / hindi" bilang isang sample ng mga respondente mula sa populasyon na nag-ulat ng positibong tugon. Nais naming malaman kung gaano ka kalapit sa totoong mga resulta ng buong survey ng populasyon nang hindi kinakailangang gawin ito. Kung nais naming siyasatin ang kasunod na mga sample ng mga respondente (sample lamang), maaari nating ipalagay na ang mga kasunod na mga resulta ay normal na ipinamamahagi. Inilalarawan ng margin ng error ang distansya na inaasahan para sa isang tiyak na pagbabago ng porsyento sa mga resulta. Ayon sa panuntunang 68-95-99.7, inaasahan namin na 95% ng resulta na {\ display style p_ {1}, p_ {2}, \ ldots} ay nasa loob ng halos dalawang karaniwang mga paglihis ({\ display style \ pm 2 \ sigma_ {P}). }) Ang totoong ibig sabihin ng magkabilang panig {\ display style {\ overline {p}}}. Ang agwat na ito ay tinatawag na agwat ng kumpiyansa, at ang radius (kalahati ng agwat) ay tinatawag na error tolerance, na 95% kumpiyansa. Antas ce {\ display style \ gamma}, ang laki ng sample {\ displaystyle n} ay nagmula sa populasyon na may inaasahang karaniwang paglihis {\ display style \ sigma}, at rate ng error nito {\ display style MOE _ {\ gamma} = z _ {\ gamma} \ beses {\ sqrt {\ frac {\ sigma ^ {2}} {n}, kung saan ang {\ display style z _ {\ gamma}} ay kumakatawan sa dami (karaniwang az din), at {\ display style {\ sqrt {\ frac {\ sigma ^ {2}} {n}}} - karaniwang error.
BUOD: Sa agwat ng kumpiyansa, ang saklaw ng mga halaga sa itaas at sa ibaba ng sample na istatistika ay tinatawag na margin ng saklaw ng calculator ng error. Halimbawa, ipagpalagay na nais nating malaman ang porsyento ng mga nasa hustong gulang na nag-eehersisyo araw-araw. Maaari kaming mag-disenyo ng isang sample upang matiyak na ang aming pagtatantya ng sample ay hindi naiiba ng higit sa 5% (rate ng error) mula sa 90% ng oras (antas ng kumpiyansa) ng aktwal na populasyon.
Upang Kalkulahin ang Margin ng Error:
Mahahanap mo ang margin ng error gamit ang isa sa mga sumusunod na formula: margin of error = kritikal na halaga x estadistikal na karaniwang paglihis. Error limit = kritikal na halaga x karaniwang error ng mga istatistika. Istatistika pamantayan paglihis, gamitin ang unang equation upang makalkula ang error. Kung hindi man, gamitin ang pangalawang equation. Nauna naming inilarawan kung paano makalkula ang karaniwang paglihis at karaniwang error. '
Paghahanap ng Mahalagang halaga:
Ang kritikal na halaga ay maaaring isang isyu na sanay na makalkula ang kawalan ng katiyakan. Inilalarawan ng seksyong ito ang paraan upang mahanap ang kritikal na halaga sa sandaling ang pamamahagi ng istatistika ng inilapat na impormasyon sa matematika ay normal o naghahanda sa normal. Kung ang pamamahagi ng sample ay malapit sa isang pamantayan ng pamamahagi, ang kritikal na halaga ay maaaring ipahayag bilang isang t-score o z-score. Sundin ang mga hakbang sa ibaba upang hanapin ang kritikal na halaga:
1: Kalkulahin ang alpha (α): α = 1- (degree na kumpiyansa / 100)
2: mapagtanto ang kritikal na halaga ng posibilidad na (p *): p * = 1-α / 2
3: upang tiyakin ang kritikal na halaga ay ang z-score, hanapin ang z-score na may additive likelihood na katumbas ng mahalagang posibilidad (p *).
4: upang ituro ang kritikal na presyo sa mga datum, gawin ang sumusunod:
5: mapagtanto ang antas ng kalayaan (DF) sa sandaling tinatantiya ang karaniwan o proporsyon ng sample, ang DF ay ang laki ng sample na binawasan ng isa. Ang kalayaan ay maaaring kalkulahin sa maraming paraan. Maaari naming ilarawan ang mga kalkulasyong ito sa paglitaw nito.
6: Ang kritikal na istatistika (t *) ay ang istatistikang t na may antas ng kalayaan na sapat sa DF at pati na rin ang pinagsama-samang posibilidad na katumbas ng kritikal na posibilidad (p *).
Dapat bang ipahayag ang T-score at Z-score na Kritikal na Halaga bilang T Statistic o Z-score?
Ang isang paraan upang sagutin ang katanungang ito ay batay sa karaniwang paglihis ng populasyon:
- Kung ang pamantayan ng paglihis ng populasyon ay kilala, gamitin ang z-score.
- Kung ang pamantayan ng paglihis ng populasyon ay hindi kilala, ang statistiko ay ginagamit.
Ang isa pang diskarte ay nakatuon sa laki ng sample.
- Kung ang laki ng sample ay malaki, gamitin ang z-score (ang gitnang limitasyon ng teorama ay nagbibigay ng isang kapaki-pakinabang na batayan para matukoy kung ang sample ay "malaki").
- Kung ang laki ng sample ay maliit, mangyaring gamitin ang statistic ng t.
Sa pagsasagawa, maaaring gamitin ng mga mananaliksik ang mga mungkahi sa itaas nang pinagsama. Kapag ang pamantayan ng paglihis ng populasyon ay kilala at ang laki ng sample ay malaki, ginagamit namin ang z-iskor sa website na ito. Kung hindi man, kapag ang laki ng sample ay maliit at ang kalakip na pamamahagi ay abnormal, gagamitin namin ang t istatistika.
Kinakalkula ang Margin ng Error ng Sample na Kahulugan:
Kapag hinihiling sa iyo ng isang katanungan sa pananaliksik na tukuyin ang statistic mean (o ibig sabihin) ng sample, dapat mong ibigay ang margin of error (MOE) ng sample na hal. Ang rate ng error ng proporsyon ng sample, iyon ay, ang paghahambing ng "hit number" sa sample na may kabuuang bilang. Ang pangkalahatang pormula para sa saklaw ng error ng halimbawang halimbawa (ipinapalagay na ang ilang mga kundisyon ay natutugunan, tingnan sa ibaba) ay ang pamantayan ng paglihis ng populasyon, n ang bilang ng mga sample, at ang z * ay ang katumbas na halagang z *. Para sa kinakailangang antas ng kumpiyansa (maaaring matagpuan sa talahanayan sa ibaba).
Mangyaring tandaan na ang mga presyo na ito ay kinuha mula sa kalidad ng Gaussian distribusyon (Z-). ang mundo sa pagitan ng anumang halaga ng z * at negatibong z * na halaga ay ang proporsyon ng kumpiyansa (tinatayang halaga). Halimbawa, ang lugar sa pagitan ng z * = 1.28 at z = -1.28 ay malapit sa 0.80. Ang tsart ay maaari ring namamaga upang isama ang mga alternatibong porsyento ng kumpiyansa. Ipinapakita lamang ng grap ang pinakamahalagang karaniwang ginagamit na mga porsyento ng kumpiyansa.
Ang margin ng Error at Sample Size Calculator:
Ang paglihis ay isang pagtatantya ng distansya sa pagitan ng aktwal na halaga ng populasyon at ng nakolektang sample ng data. Karaniwan itong ipinapakita bilang isang porsyento at nakasalalay sa laki ng target na merkado, laki ng sample, at kumpiyansa. Sa madaling salita, nais mo ang pinakamaliit na mga bahid na may pinakamaraming posibleng kumpiyansa. Sa teorya, kung maaari mong kapanayamin ang bawat isa sa populasyon, maaari mong alisin ang bias at makakuha ng 100% kumpiyansa dahil ang laki ng sample ay katumbas ng laki ng populasyon. Dahil ang real-world online surveys ay nakikipag-usap sa mga laki ng sample mula sa ilang daang hanggang ilang libong libo, ginagamit ang calculator ng error upang matukoy ang tamang mga inaasahan at gumawa ng mga desisyon upang matukoy kung gaano karaming mga respondente ang kailangan mo.
Laki ng populasyon (ang iyong target na merkado):
Ipasok ang bilang ng mga tao na teoretikal na nabibilang sa iyong target na populasyon. Halimbawa, kung ang iyong survey ay para sa mga nasa hustong gulang sa Estados Unidos, iwanan ang default na halaga sa 250,000,000. Upang magbigay ng isang mas mahigpit na halimbawa, kung tina-target mo lamang ang mga guro ng K-5, mangyaring maghanap para sa kung gaano karaming mga guro sa elementarya sa bansa / rehiyon ang interesado ka, at pagkatapos ay ipasok ang numerong iyon dito.
Laki ng sample:
Ipasok ang bilang ng mga tugon para sa iyong badyet. Maaari mong palitan ito upang magpatakbo ng isang pangyayari na hipotesis at obserbahan kung paano bumababa ang margin ng error habang tumataas ang bilang ng mga sample. Pangkalahatan, kung nais mong panatilihin ang margin ng error sa 5% o mas mababa at panatilihin ang antas ng kumpiyansa sa 95%, nais mo ang laki ng sample (tinatawag ding N) na mas malaki sa 400.
Kumpiyansa:
Kung hindi ka sigurado, mangyaring panatilihin ang kumpiyansa sa pamantayan ng industriya na 95%. Sa madaling sabi, nangangahulugan ito na kung ulitin mo ang survey ng 100 beses, iyon ay, 100 na umuulit ng 95 beses, ang sagot ay nasa loob ng isang tiyak na saklaw. Ang error at 5 beses ang pinakamalaking pagkakaiba.
Limitasyon ng error:
Kinakalkula ng limitasyon ng error kung magkano ang tunay na halaga ng populasyon ay maaaring magkakaiba sa iyong sample na tugon. Halimbawa, kung nag-survey ka na may 5% rate ng error, at% ng mga respondente ay nagsabi na alam nila ang higit pa tungkol sa iyong produkto, dapat mong ipaliwanag sa sumusunod na paraan: "40% hanggang 50% ng populasyon ang interesadong Dagdagan ang nalalaman. Tulad ng maaari mong makita, ang margin ng error ay gumagana sa parehong direksyon: + 5% o -5% ng sample na ibig sabihin ay bumubuo ng tinatawag na "agwat ng kumpiyansa. Hindi sigurado kung saan ang tunay na interes ng populasyon sa buong rehiyon sapagkat kung gagawin mo muli ang survey, ang sagot ay bahagyang magbabagu-bago. Sa bawat oras na ang margin ng error ay maaaring mahulaan ang antas ng naturang pagbabagu-bago . Sa wakas, ang calculator ng paglihis ay nagbibigay ng isang maaasahang pamamaraang pang-istatistika na mahuhulaan ang kawastuhan at pagiging maaasahan ng mga resulta ng survey kumpara sa pangkalahatang populasyon. Ito ay batay sa palagay na gumagamit ka ng mga pamamaraan ng pag-sample ng posibilidad. Nangangahulugan ito na ang lahat ng mga respondente sa iyong survey ay mapili nang sapalaran. Ang aktwal na pamamaraan ng pagtutugma ay maaaring makaapekto sa mga tinantyang pagtatantya o pagkakamali o kahit na gawing hindi ito magamit. Inirerekumenda namin na kumunsulta ka sa isang bihasang statistician o market researcher. Kapag nagdududa.
BUOD: Ang rate ng error ay data ng pang-istatistika na tumutukoy sa porsyento ng mga resulta ng survey na maaaring magkakaiba sa aktwal na sitwasyon. Sa madaling salita, ito ay isang paraan ng pagpapahayag ng dami ng random na pag-sample ng error sa mga resulta. Ang agwat ng kumpiyansa para sa istatistikang ito. Sa esensya, maaari itong isaalang-alang bilang isang paraan upang masukat ang pagiging epektibo ng survey. Kung mas maliit ang margin ng error, mas malamang ang iyong mga resulta ay makikita ang tunay na posisyon ng buong populasyon, hindi lamang ang sample. Ang isang kapaki-pakinabang na tool sa istatistika, kapag naintindihan mo ang halaga nito, maaari kang magsagawa ng mas detalyadong pananaliksik at mas ligtas na mga pamamaraan.
Paano Mo Ginagamit Ang The Margin Of Error Calculator?
Upang magamit ang calculator ng paglihis, gawin ang sumusunod:
1: Una, kumpirmahin kung isasama o hindi ang panghuli isyu sa pagwawasto ng populasyon (FPC) sa loob ng pagkalkula. ? Bilang isang pangkalahatang tuntunin ng hinlalaki, kalkulahin ang FPC sa sandaling ang laki ng sample ay 5 pc o ng maraming ng buong populasyon. ito ay madalas na mahalaga bilang isang resulta ang laki ng sample ay nakakaapekto sa mga sukatan na nakuha mula sa data, pagkakaiba-iba ng pag-ibig at pamantayan. Pagkakaiba mula sa halimbawang pagsasaayos.
2: Ipasok ang bilang ng mga sample, kung maling pagtrato sa pagkalkula ng FPC, ipasok ang kabuuang bilang.
3: piliin ang kinakailangang antas ng kumpiyansa. Ginagamit ito ng calculator upang makahanap ng kaukulang z-score.
4: Ang pinakahuling bagay na nais mong subukan at gawin ay upang makalkula ang proporsyon ng sample (tinatawag na p̂ o p-hat). Upang magawa ito, mangyaring ipasok ang bilang ng mga indibidwal na nagbigay ng mga sagot na kinagigiliwan mo.
Halimbawa, kung isang daang tao ang sumagot sa iyong survey at limampu't pito sa kanila ang sumagot sa iyong katanungan, mangyaring ipasok ang 57 sa larangan na ito, at samakatuwid ang halagang p ay 0.57 (57/100). maling pagtrato ng mga halagang ito, ang error calculator ay maaaring mag-alok sa iyo kaagad ng MOE.
Ang paggamit ng formula na walang katiyakan ay isang halimbawa:
et ay tumingin sa isang halimbawa para sa paglilinaw. Ipagpalagay na nakipanayam kami ng 400 katao, na katumbas ng populasyon ng 5,000 katao. Matapos makuha ang mga resulta, napansin namin na 260 sa kanila ang sumagot ng oo. Dahil sa lubos kaming nagtitiwala sa pagsasaliksik, ang aming kumpiyansa ay 96%, dahil 400 ay 8% ng 5000 (mangyaring gamitin ang porsyento ng calculator upang suriin), kailangan naming gamitin ang pormula ng walang katiyakan kasama ang FPC.
Samakatuwid, ginagamit namin ang mga sumusunod na numero:
1: Kumpiyansa = 96%, naaayon sa isang halaga ng Z na 2.05 (Kung kailangan mo ng karagdagang impormasyon tungkol sa halagang Z, mangyaring sumangguni sa susunod na talata).
2: z = 2.053
3: P = 50004
4: n = 4005
5: p̂ = 260/400 = 0.65
Kung inilagay mo ang formula sa itaas sa formula, makukuha mo ang sumusunod na resulta ng pagkalkula: Ipinapakita ng resulta na ang aming data ay nasa loob ng 4.69 porsyento na mga puntos ng aktwal na populasyon na 96% ng oras.
Konklusyon:
Ang margin ng error ay data ng aritmetika at inilalarawan ang bilang ng mga random na pagkakamali sa pag-sample sa mga resulta ng pagsusuri. Kung mas malaki ang error, mas hindi sigurado ang mga resulta ng mga botohan, na sumasalamin sa mga resulta ng mga botohan ng buong populasyon. Hindi maipakita nang buo at ang tagapagpahiwatig ng resulta ay may positibong pagkakaiba-iba (iyon ay, pagbabago ng tagapagpahiwatig), at ang margin ng error ay positibo. Ang mga paglihis ay karaniwang ginagamit sa mga di-survey na kapaligiran at tumutukoy sa mga error sa pagmamasid sa mga ulat sa pagsukat. Ginagamit din ito sa colloqually upang ipahiwatig ang saklaw o kakayahang umangkop na maaaring kailanganin upang makamit ang isang tiyak na layunin. Halimbawa, madalas itong ginagamit ng mga komentarista sa palakasan kapag inilalarawan ang katumpakan na kinakailangan para maabot ng mga palakasan ang mga layunin. Sa Estados Unidos, ang lapad ng ginamit na kagamitan sa bowling ay 4.75 pulgada, kaya't ang lapad ng bola ay 8.5 pulgada. Samakatuwid, kung susubukan ng manlalaro na maabot ang isang nakapirming point upang manalo, mahahanap nila ang isang slip na 21.75 pulgada.
Mga Madalas Itanong:
Q1: Ano ang isang mahusay na margin ng pagkakamali para sa isang pagsusuri?
A: Ang rate ng error na ginamit ng karamihan sa mga mananaliksik ng survey ay karaniwang nasa pagitan ng 4% at 8%, na may antas ng kumpiyansa na 95%.
Q2: Paano makalkula ang 95% agwat ng kumpiyansa?
A: Upang kalkulahin ang agwat ng kumpiyansa ng 95%, unang kalkulahin ang average at karaniwang error: M = (2 + 3 + 5 + 6 + 9) / 5 = 5. Gamit ang normal na halaga na nagiging, mahahanap mo ang σM = = 1,118.95. Ang calculator ng pamamahagi, at itinuro na ang may lilim na lugar ay dapat na 0.95, at itinuro na ang may lilim na lugar ay dapat na 0.95, at itinuro na ang lugar ay dapat na nasa pagitan ng mga interseksyon.
Q3: Pinapayagan ba ang 10 mga error?
A: Depende ito sa kung paano ginagamit ang pananaliksik. Kung ito ay isang survey o senso, ang inaasahang margin ng error ay napakababa. Para sa karamihan sa pagsasaliksik sa agham panlipunan, kapag sinusubukan na mahihinuha ang mga trend o resulta ng pagsasaliksik, karaniwang mayroong isang 3-5% (minsan kasing taas ng 10%) na rate ng error.
Q4: Paano mo makalkula ang margin?
A: Hatiin ang kabuuang kita sa pamamagitan ng kabuuang kita sa mga benta. Upang mai-convert ang mga margin sa mga porsyento, multiply ang resulta ng 100. Ang margin ay 25%.
Q5: Ano ang isang mataas na error?
A: Ang rate ng error sa mga istatistika ay ang antas ng error sa sapalarang napiling mga resulta ng survey. Ang mga malalaking pagkakamali sa istatistika ay nagpapahiwatig na ang posibilidad ng pagtitiwala sa mga resulta ng survey o opinion poll ay mababa, na nangangahulugang ang mga resulta ay hindi gaanong maaasahan para sa mga kinatawan bilang isang buo.
Q6: ano ang link sa pagitan ng laki ng sample at margin ng error?
A: Ang link sa pagitan ng rate ng error at laki ng sample ay simple: mas malaki ang laki ng sample, mas maliit ang error. Ang relasyon na ito ay tinatawag na paatras bilang resulta ng paglipat nila sa loob ng kabaligtaran na direksyon.
Q7: isang paraan upang makalkula ang net profit margin?
A: ang proporsyon ng kabuuang kita ng kumpanya ay kinakalkula sa pamamagitan ng pagbawas sa halaga ng mga produktong sobrang na-subscribe (COGS) mula sa mga pagbebenta sa cyber web (kabuuang bawas na ibinawas sa mga benta, bonus, at diskwento). Pagkatapos hatiin ang saklaw na iyon sa pamamagitan ng kita upang mahimok ang kabuuang margin.
Q8: ano ang margin?
A: Halimbawa: Ipagpalagay na nagmamay-ari ka ng mga stock na nagkakahalaga ng $ 5,000 at bumili ng karagdagang $ 5,000 na margin, iyon ay 50% ng margin ng katarungan ($ 10,000 equity na ibinawas ng $ 5,000 margin). Ang stock ay nahulog sa $ 6,000 at ang stock ay bumagsak din sa $ 1,000 ($ 6,000 sa imbentaryo na minus $ 5,000 sa margin debt).
Tanong 9: Ano ang sasabihin sa amin ng rate ng error?
A: Ang margin of error ay maaaring isang inilapat na kaalaman sa matematika na kumakatawan sa bilang ng mga error sa pag-sample sa loob ng mga resulta ng survey. Kung mas malaki ang error, mas mababa ang kumpiyansa sa mga resulta ng survey na maaaring sumalamin sa mga resulta ng survey ng kumpletong populasyon.
Q10: Ano ang isang mahusay na margin ng interes ng kabuuang interes? A: Maaari kang magtanong: "Ano ang isang magandang tagumpay? Ang mga magagandang margin ng kita ng iba't ibang mga industriya ay malaki ang pagkakaiba-iba, ngunit sa pangkalahatan, ang net profit margin na 10% ay itinuturing na katamtaman, at ang margin ng kita na 20% ay itinuturing na mataas (o "Mabuti") habang iniisip na ang 5% profit margin ay mababa.