নমুনা গড়, প্রমিত বিচ্যুতি ও আকার থেকে একটি গড়ের জন্য কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল তৈরি করুন। ত্রুটির মার্জিন, নিম্ন ও ঊর্ধ্ব সীমা এবং z ক্রিটিক্যাল মান দেখুন। বিনামূল্যে ও লাইভ।

%
কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল
ত্রুটির মার্জিন
নিম্ন সীমা
ঊর্ধ্ব সীমা
Z ক্রিটিক্যাল মান
z বণ্টন ব্যবহার করে, যা একটি বড় নমুনা (n ≥ 30) বা পরিচিত জনসংখ্যা প্রমিত বিচ্যুতি ধরে নেয়। ইন্টারভ্যাল হলো mean ± z · σ ⁄ √n। ছোট নমুনার জন্য t বণ্টন বেশি উপযুক্ত।

কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল ক্যালকুলেটর সম্পর্কে

কনফিডেন্স ইন্টারভাল ক্যালকুলেটর তিনটি সংখ্যা থেকে জনসংখ্যার গড়ের জন্য একটি ইন্টারভাল অনুমান তৈরি করে: স্যাম্পল গড়, স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন এবং স্যাম্পল সাইজ n। একটি কনফিডেন্স লেভেল বেছে নিন — সাধারণ প্রিসেট বা একটি কাস্টম শতাংশ — এবং এটি মার্জিন অব এরর, নিম্ন ও ঊর্ধ্ব সীমা এবং ব্যবহৃত z ক্রিটিক্যাল মান জানায়।

সূত্রটি হলো z-ইন্টারভাল: mean ± z × σ ⁄ √n। এটি z ডিস্ট্রিবিউশনের ওপর নির্ভর করে, যা বড় স্যাম্পলের (n ≥ 30) জন্য বা যখন জনসংখ্যার স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন জানা থাকে তখন উপযুক্ত; ছোট স্যাম্পলের জন্য t ডিস্ট্রিবিউশন ভালো পছন্দ।

কনফিডেন্স ইন্টারভাল জরিপের ফলাফল, A/B টেস্ট মেট্রিক্স এবং ল্যাব পরিমাপের চারপাশে যথাযথ অনিশ্চয়তা স্থাপন করে — এই টুল হিসাবটিকে বিনামূল্যে, লাইভ এবং এর অনুমান সম্পর্কে স্বচ্ছ করে তোলে।

কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল ক্যালকুলেটর কীভাবে ব্যবহার করবেন

  1. আপনার ডেটা থেকে স্যাম্পল গড় লিখুন।
  2. স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন এবং স্যাম্পল সাইজ n লিখুন।
  3. একটি কনফিডেন্স লেভেল বেছে নিন — 90%, 95%, 99% বা একটি কাস্টম মান।
  4. কনফিডেন্স ইন্টারভাল, মার্জিন অব এরর, সীমা এবং z ক্রিটিক্যাল মান পড়ুন।

সচরাচর জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন

যদি আপনি বহুবার স্যাম্পলিং পুনরাবৃত্তি করে প্রতিবার একটি ইন্টারভাল তৈরি করেন, তাহলে সেই ইন্টারভালগুলোর প্রায় 95% জনসংখ্যার প্রকৃত গড় ধারণ করবে। এটি অনুমানের অনিশ্চয়তা পরিমাপ করে, ব্যক্তিদের বিস্তার নয়।

z × σ ⁄ √n হিসেবে — ক্রিটিক্যাল মান গুণিত স্ট্যান্ডার্ড এরর। 95% কনফিডেন্সে, z হলো 1.96, তাই মার্জিন হলো স্যাম্পল গড়ের প্রায় দুই স্ট্যান্ডার্ড এরর দুই পাশে।

যখন স্যাম্পল ছোট (প্রায় 30 এর কম n) এবং জনসংখ্যার স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন অজানা। t ডিস্ট্রিবিউশনের প্রশস্ত টেইল যথাযথভাবে বিস্তৃত ইন্টারভাল দেয়; এই ক্যালকুলেটর z ডিস্ট্রিবিউশন ব্যবহার করে।

স্যাম্পল সাইজ বাড়ান — মার্জিন √n অনুযায়ী কমে, তাই n চারগুণ করলে প্রস্থ অর্ধেক হয় — অথবা একটি কম কনফিডেন্স লেভেল গ্রহণ করুন। পরিমাপের বৈচিত্র্য কমানোও সাহায্য করে।

বেশি কনফিডেন্সের জন্য একটি বড় ক্রিটিক্যাল মান দরকার (1.96 এর বদলে 2.576), যা সীমাগুলোকে প্রসারিত করে। আপনি নির্ভুলতার বিনিময়ে নিশ্চয়তা পাচ্ছেন: প্রশস্ত ইন্টারভাল প্রকৃত গড় ধারণ করার সম্ভাবনা বেশি রাখে।

শেয়ার করুন
সাহায্য দরকার?
এই টুলে কোনো সমস্যা পেয়েছেন? আমাদের দলকে জানান।
সমস্যা রিপোর্ট করুন

আপনার নিজের ওয়েবসাইটে এই বিনামূল্যের টুলটি যোগ করুন — নিচের কোডটি কপি করে পেস্ট করুন।