Công cụ tính khoảng tin cậy

Giới thiệu công cụ này

Vậy là, bạn có một số dữ liệu, đã chạy một thí nghiệm, hoặc có thể chỉ đơn giản là tò mò không biết mình có thể tin tưởng đến mức nào vào một giá trị trung bình của mẫu không. Đây chính là lúc khoảng tin cậy phát huy tác dụng. Công cụ tính toán này giúp bạn xác định một phạm vi—chứ không phải chỉ một con số duy nhất—có khả năng chứa giá trị trung bình thực của quần thể, dựa trên mẫu của bạn. Đây không phải là phép màu, nhưng gần gũi như vậy. Tôi đã xây dựng công cụ này vì tôi mệt mỏi với việc phải lục lọi qua các sách giáo khoa thống kê mỗi khi cần kiểm tra sai số biên. Dù bạn đang phân tích kết quả khảo sát, điểm kiểm tra, hay phản hồi từ khách hàng, công cụ này cung cấp một cách nhanh chóng, đơn giản để ước tính mức độ tin cậy của mẫu số liệu của bạn. Công cụ sử dụng công thức chuẩn để tính khoảng tin cậy, với giả định phân phối chuẩn (hoặc kích thước mẫu đủ lớn để Định lý Giới hạn Trung tâm có thể áp dụng). Bạn nhập giá trị trung bình mẫu, độ lệch chuẩn, kích thước mẫu và mức độ tin cậy—ví dụ như 95%—và công cụ sẽ tính toán ra khoảng tin cậy. Đơn giản thế thôi.

Tính năng chính

• Tính khoảng tin cậy cho giá trị trung bình của quần thể dựa trên dữ liệu mẫu
• Hỗ trợ các mức độ tin cậy phổ biến: 90%, 95% và 99%
• Xử lý cả trường hợp độ lệch chuẩn của quần thể đã biết và chưa biết (phân phối z và phân phối t)
• Giải thích rõ ràng, từng bước để bạn biết chính xác kết quả được tính như thế nào
• Hoạt động với dữ liệu thô hoặc thống kê tóm tắt—tùy bạn chọn
• Không cần đăng ký, không có quảng cáo, không rườm rà. Chỉ cần nhập dữ liệu, nhấp chuột và xem kết quả
• Thân thiện với thiết bị di động, nên bạn có thể dùng trên điện thoại trong các buổi khảo sát thực địa hoặc họp

Câu hỏi thường gặp

Khoan đã, sự khác biệt giữa mức độ tin cậy 95% và 99% là gì?
Câu hỏi hay đấy. Khoảng tin cậy 95% có nghĩa là nếu bạn lấy 100 mẫu khác nhau và xây dựng một khoảng tin cậy cho mỗi mẫu, thì khoảng 95 khoảng đó sẽ chứa giá trị trung bình thực của quần thể. Khoảng 99% sẽ rộng hơn—nó tin cậy hơn, nhưng ít chính xác hơn. Vậy nên bạn phải đánh đổi giữa mức độ chắc chắn và độ chính xác. Phần lớn mọi người dùng 95% vì đó là một điểm cân bằng tốt.

Tôi có thể dùng công cụ này nếu kích thước mẫu của tôi nhỏ không?
Có, nhưng có một lưu ý. Nếu mẫu của bạn nhỏ hơn 30 và độ lệch chuẩn của quần thể chưa biết, công cụ sẽ tự động chuyển sang phân phối t, tính đến thêm sự không chắc chắn. Điều này chính xác hơn đối với các mẫu nhỏ. Nhưng đừng mong đợi phép màu nếu bạn chỉ có 5 điểm dữ liệu—"rác vào, rác ra" như người ta vẫn nói.