Калькулятор доверительного интервала
Получайте точные доверительные интервалы быстро — просто введите данные и нажмите кнопку.
Об этом инструменте
Понимаю, что вы чувствуете. Вы смотрите на набор чисел и пытаетесь понять, что они на самом деле означают. Вы провели эксперимент, собрали данные, и теперь задаётесь вопросом: «Насколько я уверен в этом среднем значении?» Именно здесь на помощь приходит калькулятор доверительного интервала. Это не волшебство, но почти. Он даёт вам диапазон — примерную оценку с небольшим запасом — чтобы вы могли сказать: «Я на 95% уверен, что истинное значение находится между X и Y». Без жаргона. Только ясность.
Я создал этот инструмент, потому что устал каждый раз искать в учебниках по статистике, когда нужно быстро проверить что-то. Он прост, быстр и не предполагает, что у вас степень доктора философии по статистике. Независимо от того, анализируете ли вы результаты опроса, проводите A/B-тестирование сайта или просто любопытствуете по поводу своих данных, этот инструмент помогает отделить суть от помех.
Ключевые особенности
- Рассчитывает доверительные интервалы для средних значений и пропорций — нет необходимости переключаться между инструментами.
- Поддерживает распространённые уровни доверия: 90%, 95%, 99% — потому что иногда требуется дополнительная уверенность.
- Обрабатывает как малые, так и большие объёмы выборок, автоматически проверяя предположения о нормальности распределения.
- Чистый, прагматичный интерфейс. Введите данные, нажмите «Рассчитать», получите результат. Без лишнего.
- Объясняет значение результатов простым языком. Потому что числа без контекста — это просто шум.
- Работает офлайн. Данные никуда не передаются. Ваши числа остаются вашими.
Часто задаваемые вопросы
В: Нужно ли знать стандартное отклонение генеральной совокупности?
О: Нет. Если у вас его нет, калькулятор использует стандартное отклонение выборки и корректирует расчёт с помощью t-распределения. Он умнее, чем кажется.
В: А что, если объём моей выборки очень мал?
О: Инструмент всё равно будет работать, но предупредит, если выборка слишком мала, чтобы доверять результатам. Лучше перестраховаться — особенно при смещённых данных.