ความเชื่อมั่นสูง, ความคลาดเคลื่อนน้อย
ขนาดประชากร: 10,000 คน; ระดับความเชื่อมั่น: 99 %; ขอบเขตความคลาดเคลื่อน: 2 %; การกระจายการตอบสนอง: 50 %
Z-score: 2.58; p: 0.5; q: 0.5; ขนาดตัวอย่าง: 2,937.97779; ขนาดตัวอย่างปัดเศษ: 2,938
ประมาณการขนาดตัวอย่างขั้นต่ำที่จำเป็นเพื่อให้ได้ระดับความเชื่อมั่นและขอบเขตความคลาดเคลื่อนที่ต้องการสำหรับการศึกษา
ค่อย ๆ กรอกข้อมูลนำเข้า แล้วเปรียบเทียบผลลัพธ์แทนการพึ่งพาเพียงสถานการณ์เดียว
ขนาดประชากร, ระดับความเชื่อมั่น, ขอบเขตความคลาดเคลื่อน, การกระจายการตอบสนอง → Z-score, p, q, ขนาดตัวอย่าง, ขนาดตัวอย่างปัดเศษ
ใช้ตัวอย่างเหล่านี้เพื่อตรวจสอบพฤติกรรมของเครื่องคิดเลขก่อนใส่ค่าของคุณเอง
ขนาดประชากร: 10,000 คน; ระดับความเชื่อมั่น: 99 %; ขอบเขตความคลาดเคลื่อน: 2 %; การกระจายการตอบสนอง: 50 %
Z-score: 2.58; p: 0.5; q: 0.5; ขนาดตัวอย่าง: 2,937.97779; ขนาดตัวอย่างปัดเศษ: 2,938
ขนาดประชากร: 1,000 คน; ระดับความเชื่อมั่น: 95 %; ขอบเขตความคลาดเคลื่อน: 5 %; การกระจายการตอบสนอง: 50 %
Z-score: 1.96; p: 0.5; q: 0.5; ขนาดตัวอย่าง: 277.5401688; ขนาดตัวอย่างปัดเศษ: 278
ขนาดประชากร: 500 คน; ระดับความเชื่อมั่น: 80 %; ขอบเขตความคลาดเคลื่อน: 10 %; การกระจายการตอบสนอง: 50 %
Z-score: 1.28; p: 0.5; q: 0.5; ขนาดตัวอย่าง: 37.85862171; ขนาดตัวอย่างปัดเศษ: 38
ใช้เครื่องคิดเลขสำหรับพีชคณิต เรขาคณิต ตรีโกณมิติ ความน่าจะเป็น สถิติ ค่าเฉลี่ย ค่า z-score การทดสอบ และงานวาดกราฟ
ลิงก์เหล่านี้ถูกเลือกมาเพื่อทำให้การใช้งานลึกขึ้นและตอบคำถามถัดไปที่น่าจะเกิดขึ้น โดยไม่ส่งผู้ใช้กลับไปค้นหาใหม่
คำนวณความแตกต่างระหว่างค่าที่สังเกตได้และค่าที่คาดการณ์ไว้จากแบบจำลองการถดถอย
คำนวณข้อบกพร่องต่อโอกาสหนึ่งล้าน (DPMO) ซึ่งเป็นตัวชี้วัดคุณภาพที่แสดงถึงจำนวนข้อบกพร่องต่อโอกาสหนึ่งล้านในกระบวนการ
คำนวณเอนโทรปี (ระดับข้อมูลเฉลี่ย ความประหลาดใจ หรือความไม่แน่นอน) ที่มีอยู่ในผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ของตัวแปร
คำนวณอัตราการมีส่วนร่วมสำหรับโพสต์บนโซเชียลมีเดีย อัตราการมีส่วนร่วมเป็นตัวชี้วัดสำคัญสำหรับการประเมินประสิทธิภาพของเนื้อหาและการมีปฏิสัมพันธ์ของผู้ชม