ME = z × SE

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Margin of Error

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📐 計算公式
z=1.96。 1.96×0.05 → 0.098。

輸入臨界值 z 與標準誤 SE，求誤差幅度。

📌 計算説明
  • 95% 置信常取 z=1.96。
  • 1.96×0.05 → 0.098。

📚 深度解析：誤差幅度（MoE）

💡 常見使用場景

公式
MoE ≈ z·σ/√n（比例用 z·√(p(1-p)/n)）。樣本 1000、p=0.5、95% 置信，MoE≈±3.1%；即真值在樣本值 ±3% 內。
樣本量敏感
MoE 與 √n 成反比，精度翻倍需樣本 4 倍；從 ±3% 到 ±1.5% 樣本量要翻 4 倍，成本陡增。

❓ 常見問題（FAQ）

「±3%」怎麼理解？
在 95% 置信下，真值有約 95% 概率落在樣本估計 ±3% 內；不是「一定準」，且假設隨機抽樣無偏。
為什麼大選民調會失準？
非響應偏差、抽樣框偏差、臨時變卦等系統誤差不計入 MoE（MoE 只覆蓋隨機抽樣誤差），故 MoE 小也可能偏。