Kalkulator Interval Kepercayaan
Dapatkan interval kepercayaan yang tepat dengan cepat—masukkan datamu dan selesai.
Tentang Alat Ini
Lihat, saya mengerti. Anda sedang menatap sekumpulan angka, berusaha memahami arti sebenarnya dari angka-angka tersebut. Anda telah melakukan sebuah eksperimen, mengumpulkan data, dan sekarang bertanya-tanya: "Seberapa yakin saya dengan rata-rata ini?" Inilah kenapa kalkulator interval kepercayaan hadir. Ini bukan sihir, tapi hampir. Alat ini memberi Anda rentang—seperti perkiraan terbaik dengan sedikit toleransi—sehingga Anda bisa mengatakan, "Saya yakin 95% bahwa nilai sebenarnya berada antara X dan Y." Tanpa istilah rumit. Hanya kejelasan.
Saya membuat ini karena lelah harus mencari-cari buku statistik setiap kali butuh pemeriksaan cepat. Alat ini sederhana, cepat, dan tidak mengasumsikan Anda punya gelar PhD di bidang statistik. Baik Anda sedang menganalisis hasil survei, melakukan uji A/B pada situs web, atau sekadar penasaran dengan data Anda, alat ini menyingkirkan keramaian (noise).
Fitur Utama
- Menghitung interval kepercayaan untuk rata-rata dan proporsi—tidak perlu beralat.
- Mendukung tingkat kepercayaan umum: 90%, 95%, 99%—karena terkadang Anda butuh kepastian tambahan.
- Menangani ukuran sampel kecil maupun besar, dengan pemeriksaan otomatis terhadap asumsi normalitas.
- Antarmuka bersih, tanpa omong kosong. Masukkan data Anda, klik hitung, dapatkan hasil. Tidak ada hal yang mengganggu.
- Menjelaskan arti dari hasil dalam bahasa Inggris yang lugas. Karena angka tanpa konteks hanyalah keramaian (noise).
- Bekerja offline. Tidak ada data yang dikirim ke mana pun. Angka Anda tetap milik Anda.
FAQ
Q: Apakah saya perlu mengetahui deviasi standar populasi?
A: Tidak. Jika Anda tidak memilikinya, kalkulator akan menggunakan deviasi standar sampel Anda dan menyesuaikannya dengan distribusi-t. Ini lebih cerdas dari rupanya.
Q: Bagaimana jika ukuran sampel saya sangat kecil?
A: Alat ini tetap akan bekerja, tetapi akan memperingatkan Anda jika sampel terlalu kecil untuk dipercaya hasilnya. Lebih baik aman daripada menyesal—terutama dengan data yang miring (skewed).