比例标准误计算器

Standard Error of a Proportion Calculator

Enter the sample proportion p and sample size n to compute SE = sqrt[p(1-p)/n], the sampling variability of a proportion estimate, for proportion confidence intervals and tests.

📐 计算公式
比例标准误(本页代码口径):SE=√(p×(1−p)÷n),p 为比例小数、n 为样本量;联动量:1−p、95% 置信半宽=1.96×SE、SE²×n(即 p(1−p) 方差复核项)。校验:两字段经输入守卫必填且须为合法数值,否则提示并中止。判据:无固定分级,p=0.5 时 SE 最大,n 增至 4 倍 SE 恰减半。

输入样本比例 p 与样本量 n,求比例标准误。

Formula & Standard References

Item Formula / Note Source / Standard
Standard error of a proportion SE = sqrt( phat · (1 - phat) / n ) Cochran WG, Sampling Techniques (3rd ed., 1977)
Wald confidence interval phat ± z · SE Cochran WG, Sampling Techniques (3rd ed., 1977)
Normal approximation condition Approximation is adequate when n·phat >= 10 and n·(1 - phat) >= 10 NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods §1.3.6.6
Worst case SE is maximized at phat = 0.5, giving SE = 0.5 / sqrt(n) Cochran WG, Sampling Techniques (3rd ed., 1977)
📌 计算说明
  • 比例置信区间的基础。
  • √(0.25/100) → 0.05。

📚 深度解析:比例标准误

💡 常见使用场景

p=0.5,n=100
SE=√(0.5×0.5/100)=√0.0025=0.05。比例估计波动约 ±5%。
n=400
SE=√(0.25/400)=0.025,减半(n 翻四倍)。

❓ 常见问题(FAQ)

标准误和标准差?
标准差描述数据本身离散;标准误描述统计量(如比例)的抽样波动,随 n 增大而减小。
p 用样本还是真值?
通常代入样本 p 估计 SE;规划阶段用 p=0.5 得最大 SE。