Calculateur d'intervalle de confiance
Calculez un intervalle de confiance pour une proportion ou une moyenne de population à partir de données d'échantillon, et estimez la taille d'échantillon requise pour une proportion.
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Résultat
Formule
Intervalle de confiance pour une proportion : p̂ ± z*√(p̂(1−p̂)/n). Intervalle de confiance pour une moyenne : x̄ ± t*·s/√n (ou z*·σ/√n si σ est connu). Taille d'échantillon pour une proportion : n = (z*²·p(1−p))/E².
À propos de cette calculatrice
Exemple : pour un échantillon de 100 personnes dont 25 ont une caractéristique, avec un niveau de confiance de 95 %, la proportion estimée est p̂ = 0,25. La valeur critique z* est 1,96. L'erreur type est √(0,25×0,75/100) = 0,0433. La marge d'erreur est 1,96×0,0433 = 0,0849. L'intervalle de confiance est donc [0,25 − 0,0849, 0,25 + 0,0849] = [0,1651, 0,3349]. Nous sommes confiants à 95 % que la proportion réelle de la population se situe entre 16,5 % et 33,5 %.
Comment l’utiliser
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Sélectionnez le mode : Proportion, Moyenne ou Taille d'échantillon pour proportion.
- 2
Saisissez les valeurs requises : pour une proportion, entrez le nombre de succès et la taille de l'échantillon, ou la proportion d'échantillon ; pour une moyenne, entrez la moyenne d'échantillon, l'écart type et la taille de l'échantillon ; pour la taille d'échantillon, entrez la proportion attendue, la marge d'erreur et le niveau de confiance.
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Choisissez le niveau de confiance (par exemple 95 %) et cliquez sur « Calculer » pour obtenir l'intervalle de confiance, la marge d'erreur et d'autres statistiques.
Questions fréquentes
Qu'est-ce qu'un intervalle de confiance ?
Un intervalle de confiance est une plage de valeurs, dérivée de données d'échantillon, qui est susceptible de contenir le paramètre réel de la population (par exemple, la moyenne ou la proportion) avec un certain niveau de confiance.
Que signifie un niveau de confiance de 95 % ?
Cela signifie que si vous répétiez le processus d'échantillonnage de nombreuses fois, environ 95 % des intervalles de confiance calculés à partir de ces échantillons contiendraient le paramètre réel de la population.
Quand dois-je utiliser une distribution de Student plutôt qu'une distribution normale ?
Utilisez une distribution de Student lorsque l'écart type de la population est inconnu et que vous l'estimez à partir de l'échantillon, surtout si la taille de l'échantillon est petite (généralement n < 30). Pour les grands échantillons, les distributions de Student et normale sont similaires.
À noter: Results are estimates for general information only and are not professional or medical/financial advice.