نمونہ اوسط، معیاری انحراف اور سائز سے کسی اوسط کے لیے ایک اعتماد وقفہ بنائیں۔ خطا کا مارجن، نچلی اور اوپری حدود اور z تنقیدی قدر دیکھیں۔ مفت اور لائیو۔

%
اعتماد وقفہ
خطا کا مارجن
نچلی حد
اوپری حد
Z تنقیدی قدر
z تقسیم استعمال کرتا ہے، جو بڑے نمونے (n ≥ 30) یا معلوم آبادی کے معیاری انحراف کو فرض کرتا ہے۔ وقفہ اوسط ± z · σ ⁄ √n ہے۔ چھوٹے نمونوں کے لیے، t تقسیم زیادہ موزوں ہے۔

اعتماد وقفہ کیلکولیٹر کے بارے میں

کانفیڈنس انٹرول کیلکولیٹر تین اعداد سے آبادی کے اوسط کے لیے ایک تخمینی وقفہ بناتا ہے: نمونے کا اوسط، معیاری انحراف اور نمونے کا سائز n۔ ایک کانفیڈنس لیول منتخب کریں — عام پہلے سے طے شدہ اقدار یا کوئی مخصوص فیصد — اور یہ مارجن آف ایرر، نچلی اور اوپری حدیں اور استعمال شدہ z کریٹیکل ویلیو رپورٹ کرتا ہے۔

فارمولا z-انٹرول ہے: اوسط ± z × σ ⁄ √n۔ یہ z ڈسٹری بیوشن پر انحصار کرتا ہے، جو بڑے نمونوں (n ≥ 30) کے لیے یا جب آبادی کا معیاری انحراف معلوم ہو تو موزوں ہے؛ چھوٹے نمونوں کے لیے t ڈسٹری بیوشن بہتر انتخاب ہے۔

کانفیڈنس انٹرولز سروے کے نتائج، A/B ٹیسٹ میٹرکس اور لیب پیمائشوں کے گرد ایماندارانہ غیر یقینیت رکھتے ہیں — یہ ٹول اس حساب کو مفت، فوری اور اپنی مفروضات کے بارے میں شفاف بناتا ہے۔

اعتماد وقفہ کیلکولیٹر استعمال کرنے کا طریقہ

  1. اپنے ڈیٹا سے نمونے کا اوسط درج کریں۔
  2. معیاری انحراف اور نمونے کا سائز n درج کریں۔
  3. کانفیڈنس لیول منتخب کریں — 90%، 95%، 99% یا کوئی مخصوص قدر۔
  4. کانفیڈنس انٹرول، مارجن آف ایرر، حدیں اور z کریٹیکل ویلیو پڑھیں۔

اکثر پوچھے جانے والے سوالات

اگر آپ نمونہ کاری کو کئی بار دہرائیں اور ہر بار ایک وقفہ بنائیں، تو ان میں سے تقریباً 95% وقفے حقیقی آبادی کے اوسط کو شامل کریں گے۔ یہ تخمینے کی غیر یقینیت کو ظاہر کرتا ہے، افراد کے پھیلاؤ کو نہیں۔

z × σ ⁄ √n کے طور پر — کریٹیکل ویلیو ضرب اسٹینڈرڈ ایرر۔ 95% کانفیڈنس پر، z کی قدر 1.96 ہوتی ہے، تو مارجن نمونے کے اوسط کے دونوں طرف تقریباً دو اسٹینڈرڈ ایررز کے برابر ہوتا ہے۔

جب نمونہ چھوٹا ہو (n تقریباً 30 سے کم) اور آبادی کا معیاری انحراف نامعلوم ہو۔ t ڈسٹری بیوشن کی چوڑی دمیں مناسب طور پر چوڑے وقفے دیتی ہیں؛ یہ کیلکولیٹر z ڈسٹری بیوشن استعمال کرتا ہے۔

نمونے کا سائز بڑھائیں — مارجن √n کے ساتھ سکڑتا ہے، تو n کو چار گنا کرنے سے چوڑائی آدھی ہو جاتی ہے — یا کم کانفیڈنس لیول قبول کریں۔ پیمائش کی تبدیلی کو کم کرنا بھی مدد دیتا ہے۔

زیادہ کانفیڈنس ایک بڑی کریٹیکل ویلیو کا تقاضا کرتی ہے (2.576 بمقابلہ 1.96)، جو حدود کو کھینچ دیتی ہے۔ آپ درستگی کو یقین کے بدلے میں تجارت کرتے ہیں: چوڑے وقفے حقیقی اوسط کو پکڑنے کا زیادہ امکان رکھتے ہیں۔

شیئر کریں
مدد چاہیے؟
اس ٹول میں کوئی مسئلہ ملا؟ ہماری ٹیم کو بتائیں۔
مسئلہ رپورٹ کریں

اس مفت ٹول کو اپنی ویب سائٹ پر شامل کریں — نیچے دیا گیا کوڈ کاپی اور پیسٹ کریں۔