Calcolatore online gratuito del margine di errore. Calcola intervalli di confidenza per dati di sondaggio. Supporta livelli di confidenza 90%, 95%, 99%. Perfetto per studenti, ricercatori e analisti di dati.
Numero di rispondenti o osservazioni nel campione
Proporzione di rispondenti con la caratteristica (0–1). Il valore predefinito è 0.5 per il margine di errore massimo.
Quanto vuoi essere certo che il valore vero cada nell'intervallo
Dimensione totale della popolazione. Lascia vuoto se sconosciuta o molto grande (assume popolazione infinita).
Questo calcolatore calcola il margine di errore e l'intervallo di confidenza per dati di sondaggio utilizzando la formula standard. Supporta la correzione per popolazione finita quando il campione è una frazione significativa della popolazione totale. Il margine di errore indica quanto la proporzione campione potrebbe discostarsi dalla vera proporzione della popolazione a un dato livello di confidenza. Ampliamente utilizzato nei sondaggi, nella ricerca di mercato, nelle scienze sociali e nel controllo qualità.
Il margine di errore (MoE) è la massima distanza probabile tra una statistica campione e il vero parametro della popolazione. Quantifica l'incertezza nei risultati del sondaggio. Ad esempio, se il 52% dei rispondenti sostiene un candidato con un margine di errore di ±3%, il vero sostegno è probabilmente compreso tra il 49% e il 55%.
Il 95% è lo standard nella maggior parte della ricerca e nei sondaggi. Usa il 90% per studi esplorativi dove vuoi intervalli più stretti. Usa il 99% per decisioni critiche dove serve maggiore certezza. Una maggiore confidenza significa un intervallo più largo (meno preciso).
Usa la FPC quando il tuo campione supera il 5% della popolazione totale. Ad esempio, se sondaggi 200 dipendenti su 500 totali, la FPC ridurrà il margine di errore. Per popolazioni grandi (n/N < 0,05), la FPC ha un effetto trascurabile e può essere ignorata.
Una proporzione di 0,5 dà il massimo margine di errore possibile per una data dimensione campione. Quando pianifichi un sondaggio e non conosci la proporzione attesa, l'uso di 0,5 garantisce che la dimensione del campione sia sufficiente per lo scenario peggiore.