예시 1
표본 평균: 50; 표본 표준 편차: 10; 표본 크기: 30; 신뢰 수준 (%): 95 %
Z-점수: 1.96; 표준 오차: 1.825741858; 오차 한계: 3.578454042; 상한: 53.57845404; 하한: 46.42154596
특정 신뢰 수준으로 모집단 매개변수(예: 평균, 비율)가 속할 가능성이 있는 범위를 계산합니다.
입력값을 차분히 확인한 뒤 하나의 시나리오에만 의존하지 말고 결과를 비교하세요.
표본 평균, 표본 표준 편차, 표본 크기, 신뢰 수준 (%) → Z-점수, 표준 오차, 오차 한계, 상한, 하한
자신의 값을 넣기 전에 이 예시로 계산기 동작을 확인하세요.
표본 평균: 50; 표본 표준 편차: 10; 표본 크기: 30; 신뢰 수준 (%): 95 %
Z-점수: 1.96; 표준 오차: 1.825741858; 오차 한계: 3.578454042; 상한: 53.57845404; 하한: 46.42154596
표본 평균: 75; 표본 표준 편차: 15; 표본 크기: 50; 신뢰 수준 (%): 90 %
Z-점수: 1.645; 표준 오차: 2.121320344; 오차 한계: 3.489571965; 상한: 78.48957197; 하한: 71.51042803
표본 평균: 100; 표본 표준 편차: 20; 표본 크기: 100; 신뢰 수준 (%): 99 %
Z-점수: 2.576; 표준 오차: 2; 오차 한계: 5.152; 상한: 105.152; 하한: 94.848
대수학, 기하학, 삼각법, 확률, 통계, 평균, Z점수, 검정, 그래프화 작업용 계산기를 사용하세요.
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개별 데이터 값을 유지하면서 분포 모양을 시각화하기 위해 숫자 데이터를 구성하는 데 도움이 됩니다.
평균을 비교하고 통계적 유의성을 결정하기 위해 t-검정(단일 표본, 두 표본 또는 쌍체)을 수행합니다.
두 모집단의 분산을 비교하기 위해 F-검정을 수행합니다.
정규성 가정이 위반된 경우 두 독립 그룹 간의 차이를 비교하기 위한 비모수 검정을 수행합니다. U 통계량과 관련된 p-값을 계산합니다.