Kalkulator przedziału ufności
Uzyskaj dokładne przedziały ufności w krótkim czasie – wystarczy, że wprowadzisz swoje dane i wszystko będzie gotowe.
O tym narzędziu
Rozumiem. Patrzysz na mnóstwo liczb i próbujesz zrozumieć, co one właściwie oznaczają. Przeprowadziłeś eksperyment, zebrałeś dane i teraz zastanawiasz się: „Jak bardzo jestem pewien tej średniej?” Wtedy przydaje się kalkulator przedziału ufności. To nie magia, ale blisko. Daje on zakres — jak najlepsze oszacowanie z niewielką dopuszczalną rozpiętością — dzięki czemu możesz powiedzieć: „Jestem w 95% pewien, że prawdziwa wartość mieści się między X a Y”. Bez żargonu. Tylko jasność.
Stworzyłem to, bo miałem dosyć przeszukiwania podręczników statystyki za każdym razem, gdy potrzebowałem szybkiego sprawdzenia. Jest proste, szybkie i nie zakłada, że masz doktorat z statystyki. Niezależnie od tego, czy analizujesz wyniki ankiet, przeprowadzasz testy A/B na stronie internetowej, czy po prostu interesujesz się swoimi danymi, to narzędzie odsłania istotę sprawy.
Najważniejsze funkcje
- Oblicza przedziały ufności dla średnich i proporcji — nie trzeba zmieniać narzędzi.
- Obsługuje najczęstsze poziomy ufności: 90%, 95%, 99% — bo czasami potrzebujesz dodatkowej pewności.
- Obsługuje zarówno małe, jak i duże rozmiary próbek, z automatycznymi sprawdzeniami założeń dotyczących normalności.
- Czysty, prosty interfejs. Wprowadź dane, kliknij „oblicz”, otrzymaj wyniki. Bez zbędnych elementów.
- Wyjaśnia, co oznacza wynik w prostym języku angielskim. Bo liczby bez kontekstu to po prostu szum.
- Działa w trybie offline. Żadne dane nie są wysyłane. Twoje liczby pozostają Twoje.
Najczęściej zadawane pytania
P: Czy muszę znać odchylenie standardowe populacji?
O: Nie. Jeśli go nie masz, kalkulator użyje odchylenia standardowego z próby i dostosuje się za pomocą rozkładu t-Studenta. Jest mądrzejszy, niż się wydaje.
P: Co, jeśli mój rozmiar próby jest bardzo mały?
O: Narzędzie nadal będzie działać, ale ostrzeże Cię, jeśli próba jest zbyt mała, aby wyniki były wiarygodne. Bezpieczniej jest ostrożnie — szczególnie przy asymetrycznych danych.