ماشین حساب های ریاضی
ماشین حساب حاشیه خطا
این ماشین حساب حاشیه خطای نظرسنجی ها را بر اساس حجم نمونه و نسبت محاسبه می کند. همچنین به شما این امکان را می دهد تا سطح مورد نظر اعتماد را تنظیم کنید.
ماشین حساب حاشیه خطا
سطح اعتماد
نتیجه
فهرست مطالب
| ◦ماشین حساب برای حاشیه خطا |
| ◦آمار: حاشیه خطا |
| ◦حاشیه خطا در نظرسنجی چقدر است؟ |
| ◦حاشیه خطا در کجا اعمال می شود؟ |
| ◦انواع دیگر خطا |
ماشین حساب برای حاشیه خطا
این ماشین حساب حاشیه خطای نظرسنجی ها را بر اساس حجم نمونه و نسبت محاسبه می کند. همچنین به شما این امکان را می دهد تا سطح مورد نظر اعتماد را تنظیم کنید.
شما می توانید از این ماشین حساب برای محاسبه MOE تنها با چهار مرحله استفاده کنید
با استفاده از لیست کشویی می توانید سطح اطمینان را انتخاب کنید
ابتدا حجم نمونه را تعیین کنید. بعد، درصد را محاسبه کنید.
در صورت لزوم، لطفاً جزئیات مربوط به اندازه جمعیت را ارائه دهید
برای تولید خروجی ها روی دکمه "محاسبه" کلیک کنید
آمار: حاشیه خطا
نظرسنجی های تحقیقاتی اغلب بر اساس اطلاعات جمع آوری شده از زیر مجموعه ای از جامعه است. این برخلاف جمعیت کامل (سرشماری) است. از آنجایی که نمونه نماینده کل جامعه است، احتمالاً اشتباهاتی نه در محاسبه بلکه در نمونه گیری وجود دارد. خطای نمونه گیری به این دلیل است که همه افراد در یک جامعه توسط محققان وارد نشده اند. MOE نشان دهنده حداکثر انحراف بین نتایج نمونه و جمعیت کامل است. منطقی است که MOE نیز به صورت درصدی ظاهر شود.
حاشیه خطا در نظرسنجی چقدر است؟
حاشیه خطا که به عنوان فاصله اطمینان نیز شناخته می شود، معیاری آماری برای تفاوت بین داده های نظرسنجی و ارزش جمعیت است. به درصد بیان می شود. حاشیه خطا که به عنوان فاصله اطمینان نیز شناخته می شود، اندازه گیری آماری تفاوت بین نتایج نظرسنجی و ارزش جامعه است.
یک نظرسنجی به یک گروه کوچک (پاسخ دهندگان شما) نیاز دارد تا یک گروه بزرگتر (بازار هدف یا کل جمعیت) را نمایندگی کنند. حاشیه خطا معیاری است که نشان می دهد نظرسنجی شما چقدر موثر است. نتایج شما باید بیشتر معرف جمعیت باشد تا حاشیه خطا. هر چه حاشیه خطا بزرگتر باشد، بیشتر از دید کل جمعیت دور می شود.
حاشیه خطا در کجا اعمال می شود؟
زمانی که نمونه احتمالی یا نمونه تصادفی وجود دارد، می توان از حاشیه خطا استفاده کرد. این بدان معناست که نمونه از کل جامعه انتخاب نشده است. هر عضوی از آن جمعیت احتمالی دارد که شامل شود.
اگر نمونه به طور تصادفی انتخاب نشده باشد، غیرقابل قبول است، مانند پانل انتخاب.
نمونه پانل تحقیقاتی معمولاً یک نمونه سهمیه استاندارد است. این بدان معنی است که شرکت کنندگان برای ویژگی های منحصر به فرد خود انتخاب می شوند. پاسخ دهندگان داوطلب می شوند تا در ازای دریافت مزایا، بخشی از پانل باشند.
حاشیه خطا یک اصطلاح رایج است اما کاربرد خاصی در داده های نظرسنجی و تحقیقات بازار دارد.
در اینجا چند سناریو وجود دارد که در آنها حاشیه خطا وجود دارد:
یک تیم ورزشی لیست کاملی از تمام افرادی که در سال های اخیر بلیط بازی های خود را خریداری کرده اند را تهیه می کند. در صورتی که به طور تصادفی جمعیت مورد نظر را انتخاب کنند، حاشیه خطا برای درصد طرفداران قابل محاسبه است.
یک سازمان فهرست کامل کارکنان دارد. آنها یک نمونه تصادفی از این کارمندان را بررسی می کنند تا تعیین کنند که آیا آنها یک روز تعطیلات اضافی را ترجیح می دهند یا مقدار کمی پاداش. آنها می توانند در تعیین اینکه کدام گزینه را ترجیح می دهند، حاشیه خطا را گزارش کنند.
انواع دیگر خطا
حاشیه خطا در سطحی که در نتایج خود قرار می دهید. این خطای نمونه گیری را تعیین می کند که باید بر اساس حجم نمونه انتظار داشته باشید. با این حال، انواع دیگری از خطاهای نظرسنجی وجود دارد که می تواند نتایج شما را تحت تاثیر قرار دهد. اینها شامل خطای پوشش در جایی که نمونه به جمعیت مورد نظر شما نمی رسد، عدم پاسخ، که زمانی رخ می دهد که پاسخ دهندگان در نظرسنجی شما شرکت نکنند، و همچنین خطای اندازه گیری که ممکن است به دلیل مشکلات پرسشنامه باشد.
نویسنده مقاله
Parmis Kazemi
پارمیس یک تولید کننده محتوا است که علاقه زیادی به نوشتن و خلق چیزهای جدید دارد. او همچنین علاقه زیادی به فناوری دارد و از یادگیری چیزهای جدید لذت می برد.
ماشین حساب حاشیه خطا فارسی
منتشر شده: Mon Dec 20 2021
در گروه ماشین حساب های ریاضی
ماشین حساب حاشیه خطا را به وب سایت خود اضافه کنید