误差范围计算器

📏 Margin of Error

📐 工作原理与说明
计算调查或抽样的误差范围。
  • 公式:ME = z × √(p(1−p)/n),p 为样本比例,n 为样本量。
  • z 值:95% 置信水平对应 z≈1.96;置信水平越高,误差范围越大。
  • 样本量:误差与 √n 成反比——样本量扩大 4 倍,误差才减半。
  • 保守估计:取 p=0.5 时 p(1−p) 最大,此时误差范围最宽,常用于样本量规划。

📋 误差范围公式

E = z* × √[p̂(1−p̂)/n]  |  有限总体:E_fin = E × √[(N−n)/(N−1)]
含义:在置信水平下,总体比例与样本比例的最大可能偏差。
常见值:民调常见 ±3%(n≈1000,95% 置信度,p=0.5)。

📚 深度解析:误差范围计算器

💡 常见使用场景

  • 调查报道里“±3%”的误差幅度计算。
  • 设计问卷时反推样本量:若要求误差不超过 ±3%(95% 置信度),按最大方差估算大约需要 1000 份以上有效样本。
民调
n=1000,p=0.5,95%:MoE=1.96·√(0.25/1000)≈0.031 → ±3.1%。

❓ 常见问题(FAQ)

样本越大误差越小?
MoE 与 √n 成反比,翻倍样本只降约 29%。
为什么样本到一定数量后收益变小?
因为误差与 √n 成反比:样本从 100 增到 400,误差减半;但要再减半就得增到 1600。精度提升一倍需要四倍样本,成本却线性增长。因此实操中通常在 1000–2000 份之间权衡,而非一味加大。
⚠️ 使用说明与注意事项
📖关于「误差范围计算器」 ▼

📝工具简介

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