गणितीय कैलकुलेटर
त्रुटि कैलकुलेटर का मार्जिन
यह कैलकुलेटर नमूना आकार और अनुपात के आधार पर सर्वेक्षण के लिए त्रुटि के मार्जिन की गणना करता है। यह आपको आत्मविश्वास का वांछित स्तर निर्धारित करने की भी अनुमति देता है।
त्रुटि कैलकुलेटर का मार्जिन
आत्मविश्वास स्तर
परिणाम
विषयसूची
| ◦त्रुटि के मार्जिन के लिए कैलकुलेटर |
| ◦सांख्यिकी: त्रुटि के लिए मार्जिन |
| ◦एक सर्वेक्षण में त्रुटि के लिए मार्जिन क्या है? |
| ◦त्रुटि के लिए मार्जिन कहाँ लागू किया जाता है? |
| ◦अन्य प्रकार की त्रुटि |
त्रुटि के मार्जिन के लिए कैलकुलेटर
यह कैलकुलेटर नमूना आकार और अनुपात के आधार पर सर्वेक्षण के लिए त्रुटि के मार्जिन की गणना करता है। यह आपको आत्मविश्वास का वांछित स्तर निर्धारित करने की अनुमति भी देता है।
आप केवल चार चरणों के साथ एमओई की गणना करने के लिए इस कैलकुलेटर का उपयोग कर सकते हैं
आप ड्रॉप-डाउन सूची का उपयोग करके आत्मविश्वास का स्तर चुन सकते हैं
सबसे पहले, नमूना आकार निर्धारित करें। अगला, प्रतिशत की गणना करें।
यदि आवश्यक हो, तो कृपया जनसंख्या के आकार का विवरण प्रदान करें
आउटपुट उत्पन्न करने के लिए "गणना करें" बटन पर क्लिक करें
सांख्यिकी: त्रुटि के लिए मार्जिन
अनुसंधान सर्वेक्षण प्रायः जनसंख्या के एक उपसमुच्चय से एकत्रित जानकारी पर आधारित होते हैं। यह एक पूर्ण जनसंख्या (एक जनगणना) के विपरीत है। चूंकि नमूना पूरी आबादी का प्रतिनिधि है, इसलिए गणना में नहीं बल्कि नमूने में त्रुटियां होने की संभावना है। नमूनाकरण त्रुटि इस तथ्य के कारण है कि शोधकर्ताओं द्वारा आबादी के सभी व्यक्तियों को शामिल नहीं किया गया था। एमओई नमूना परिणामों और पूर्ण जनसंख्या के बीच अधिकतम विचलन का प्रतिनिधित्व करता है। यह समझ में आता है कि एमओई भी प्रतिशत के रूप में प्रकट होता है।
एक सर्वेक्षण में त्रुटि के लिए मार्जिन क्या है?
त्रुटि का मार्जिन, जिसे विश्वास अंतराल के रूप में भी जाना जाता है, सर्वेक्षण डेटा और जनसंख्या मूल्य के बीच अंतर का एक सांख्यिकीय उपाय है। इसे प्रतिशत में व्यक्त किया जाता है। त्रुटि का अंतर, जिसे विश्वास अंतराल के रूप में भी जाना जाता है, सर्वेक्षण परिणामों और जनसंख्या मूल्य के बीच अंतर का सांख्यिकीय माप है।
एक सर्वेक्षण के लिए एक बड़े समूह (लक्षित बाजार, या कुल जनसंख्या) का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक छोटे समूह (आपके उत्तरदाताओं) की आवश्यकता होती है। मार्जिन ऑफ़ एरर इस बात का पैमाना है कि आपका सर्वे कितना प्रभावी है। आपके परिणाम त्रुटि के मार्जिन की तुलना में जनसंख्या के अधिक प्रतिनिधि होने चाहिए। त्रुटि का अंतर जितना बड़ा होगा, वे पूरी आबादी के दृष्टिकोण से उतने ही दूर हो सकते हैं।
त्रुटि के लिए मार्जिन कहाँ लागू किया जाता है?
प्रायिकता नमूना या यादृच्छिक नमूना होने पर त्रुटि के मार्जिन का उपयोग किया जा सकता है। इसका मतलब है कि पूरी आबादी से नमूना नहीं लिया गया है। उस आबादी के प्रत्येक सदस्य के शामिल होने की संभावना है।
यह अस्वीकार्य है यदि नमूना को यादृच्छिक रूप से नहीं चुना गया है, जैसा कि एक ऑप्ट-इन पैनल के मामले में होता है।
एक शोध पैनल नमूना आम तौर पर एक मानक कोटा नमूना होता है। इसका मतलब है कि प्रतिभागियों को उनकी अनूठी विशेषताओं के लिए चुना जाता है। प्रतिवादी लाभ के बदले पैनल का हिस्सा बनने के लिए स्वयंसेवक हैं।
मार्जिन ऑफ एरर आमतौर पर इस्तेमाल किया जाने वाला शब्द है लेकिन सर्वेक्षण और बाजार अनुसंधान डेटा में उनका एक विशिष्ट अनुप्रयोग है।
यहां कुछ परिदृश्य दिए गए हैं जिनमें त्रुटि की गुंजाइश है:
एक खेल टीम उन सभी लोगों की पूरी सूची रखती है जिन्होंने हाल के वर्षों में अपने खेल के लिए टिकट खरीदे हैं। प्रशंसकों के प्रतिशत के लिए त्रुटि के मार्जिन की गणना की जा सकती है यदि वे सर्वेक्षण के लिए यादृच्छिक रूप से जनसंख्या का चयन करते हैं।
एक संगठन के पास कर्मचारियों की पूरी सूची होती है। वे यह निर्धारित करने के लिए इन कर्मचारियों के एक यादृच्छिक नमूने का सर्वेक्षण करते हैं कि क्या वे छुट्टी का एक अतिरिक्त दिन या बोनस वेतन की एक छोटी राशि पसंद करते हैं। वे यह निर्धारित करने में त्रुटि के मार्जिन पर रिपोर्ट कर सकते हैं कि वे कौन सा विकल्प पसंद करते हैं।
अन्य प्रकार की त्रुटि
आपके द्वारा अपने परिणामों पर रखे गए स्तर में त्रुटियों का मार्जिन। यह नमूना त्रुटि निर्धारित करता है जिसकी आपको नमूना आकार के आधार पर अपेक्षा करनी चाहिए। हालांकि, अन्य प्रकार की सर्वेक्षण त्रुटियां हैं जो आपके परिणामों को प्रभावित कर सकती हैं। इनमें कवरेज त्रुटि शामिल है जहां नमूना उस आबादी तक नहीं पहुंचता है जिसमें आप रुचि रखते हैं, गैर-प्रतिक्रिया, जो तब होती है जब उत्तरदाताओं ने आपके सर्वेक्षण में भाग नहीं लेने का विकल्प चुना है, साथ ही माप त्रुटि जो प्रश्नावली के मुद्दों के कारण हो सकती है।
लेख लेखक
Parmis Kazemi
परमिस एक कंटेंट क्रिएटर हैं जिन्हें लिखने और नई चीजें बनाने का शौक है। वह तकनीक में भी अत्यधिक रूचि रखती है और नई चीजें सीखने का आनंद लेती है।
त्रुटि कैलकुलेटर का मार्जिन हिन्दी
प्रकाशित: Mon Dec 20 2021
श्रेणी में गणितीय कैलकुलेटर
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