कॉन्फिडेंस इंटरवल कैलकुलेटर
तेजी से सटीक कॉन्फिडेंस अंतराल प्राप्त करें—बस अपना डेटा प्लग इन करें और जाएं।
इस टूल के बारे में
देखो, मैं समझ गया। आप संख्याओं के एक समूह को देख रहे हैं, यह समझने की कोशिश कर रहे हैं कि उनका वास्तव में क्या मतलब है। आपने एक प्रयोग चलाया, कुछ डेटा एकत्र किया, और अब आप सोच रहे हैं: "मैं इस औसत के बारे में कितना आश्वस्त हूं?" यहीं पर कॉन्फिडेंस इंटरवल कैलकुलेटर आता है। यह जादू नहीं है, लेकिन यह करीब है। यह आपको एक सीमा देता है - जैसे कि थोड़ी सी अस्पष्टता के साथ सर्वोत्तम अनुमान - ताकि आप कह सकें, "मुझे 95% विश्वास है कि वास्तविक मूल्य X और Y के बीच आता है।" कोई शब्दजाल नहीं. बस स्पष्टता.
मैंने इसे इसलिए बनाया क्योंकि जब भी मुझे त्वरित जांच की आवश्यकता होती थी तो मैं सांख्यिकी पाठ्यपुस्तकों को खंगालते-खोजते थक जाता था। यह सरल, तेज़ है और यह नहीं मानता कि आपने सांख्यिकी में पीएचडी कर ली है। चाहे आप सर्वेक्षण परिणामों का विश्लेषण कर रहे हों, किसी वेबसाइट का ए/बी परीक्षण कर रहे हों, या बस अपने डेटा के बारे में उत्सुक हों, यह टूल शोर को कम कर देता है।
मुख्य विशेषताएं
- साधनों और अनुपातों के लिए विश्वास अंतराल की गणना करता है—उपकरणों को स्विच करने की कोई आवश्यकता नहीं है।
- सामान्य आत्मविश्वास के स्तर का समर्थन करता है: 90%, 95%, 99%—क्योंकि कभी-कभी आपको उस अतिरिक्त निश्चितता की आवश्यकता होती है।
- सामान्यता मान्यताओं के लिए स्वचालित जांच के साथ, छोटे और बड़े दोनों नमूना आकारों को संभालता है।
- स्वच्छ, बकवास रहित इंटरफ़ेस। अपना डेटा दर्ज करें, गणना करें, परिणाम प्राप्त करें। कोई अव्यवस्था नहीं.
- साधारण अंग्रेजी में आउटपुट का मतलब बताता है। क्योंकि संदर्भ के बिना संख्याएँ केवल शोर हैं।
- ऑफ़लाइन काम करता है. कहीं कोई डेटा नहीं भेजा गया. आपके नंबर आपके ही रहेंगे.
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
प्रश्न: क्या मुझे जनसंख्या मानक विचलन जानने की आवश्यकता है?
ए: नहीं. यदि आपके पास यह नहीं है, तो कैलकुलेटर आपके नमूना मानक विचलन का उपयोग करता है और टी-वितरण के साथ समायोजित करता है। यह जितना दिखता है उससे कहीं ज्यादा स्मार्ट है।
प्रश्न: यदि मेरे नमूने का आकार वास्तव में छोटा है तो क्या होगा?
उ: उपकरण अभी भी काम करेगा, लेकिन यदि नमूना परिणामों पर भरोसा करने के लिए बहुत छोटा है तो यह आपको चेतावनी देगा। खेद से बेहतर सुरक्षित—खासकर विकृत डेटा के साथ।