Calcolatore dell'Intervallo di Confidenza

Calcola un intervallo di confidenza per una proporzione o media della popolazione a partire da dati campionari e stima la dimensione campionaria richiesta per una proporzione.

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Stima
%
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Risultato

Proporzione campionaria
50%
z* critico
1.96
Margine di errore
3.1%
Intervallo di confidenza
[46.9%, 53.1%]

Formula

Proporzione CI: p̂ ± z*√(p̂(1−p̂)/n). Media CI: x̄ ± t*·s/√n (o z*·σ/√n se σ noto). Dimensione campionaria per proporzione: n = (z*²·p(1−p))/E².

Informazioni su questa calcolatrice

Questo calcolatore determina l'intervallo di confidenza per una proporzione o una media della popolazione a partire da dati campione. Ad esempio, con 25 successi su 100 (proporzione campionaria = 0.25) e un livello di confidenza del 95%, l'intervallo è (0.1651, 0.3349).

Come si usa

  1. 1

    Seleziona la modalità: Proporzione, Media o Dimensione campionaria per proporzione.

  2. 2

    Inserisci i dati richiesti: per la proporzione, il numero di successi e la dimensione del campione; per la media, la media campionaria, la deviazione standard e la dimensione del campione; per la dimensione campionaria, la proporzione attesa e il margine di errore.

  3. 3

    Scegli il livello di confidenza (es. 95%) e clicca su Calcola. Il risultato mostrerà l'intervallo di confidenza, il margine di errore e altre statistiche.

Domande frequenti

Che cos'è un intervallo di confidenza?

Un intervallo di confidenza è un intervallo di valori, derivato da dati campionari, che probabilmente contiene il vero parametro della popolazione (ad esempio, media o proporzione) con un certo livello di confidenza.

Cosa significa confidenza al 95%?

Significa che se si ripetesse il processo di campionamento molte volte, circa il 95% degli intervalli di confidenza calcolati da quei campioni conterrebbe il vero parametro della popolazione.

Quando dovrei usare la distribuzione t invece della normale?

Usa la distribuzione t quando la deviazione standard della popolazione è sconosciuta e viene stimata dal campione, specialmente per campioni piccoli (tipicamente n < 30). Per campioni grandi, le distribuzioni t e z sono simili.

Nota bene: Results are estimates for general information only and are not professional or medical/financial advice.