Dimensione del campione e livello di confidenza: Più grande è il nostro campione, la più sicura che il campione riflette la popolazione, invece di indagine 1 milione se esaminiamo 2 milioni sicuramente la precisione aumenta e di conseguenza livello di fiducia aumenterà. Quindi, per un dato livello di confidenza, maggiore è la nostra dimensione campionatore, minore è la fiducia interval.But il rapporto non è una forma retta. In altre parole, non sono collegati nella forma y = mx + b.Percentage della popolazione che raccoglie un particolare answser e intervalli di confidenza: Supponiamo che una certa percentuale del campione sceglie una particolare risposta. Se 90-99 per cento, dire di sì, e il 1-10% no, allora la precisione sarà più. Ma se il 55% dice di sì e il 45% no, allora la nostra previsione diventa difficile e il nostro intervallo di confidenza può essere fuorviante e mostra alcuni errori. È facile essere sicuri di risposte estreme entro il quale il valore sarà lie.So la percentuale caso peggiore è 50%. Possiamo usare questa percentuale raccogliere quella risposta e ottenere un intervallo più piccolo, se vogliamo stabilire un livello generale di accuracy.Population livello Dimensioni e campionamento fiducia: In pratica, non è possibile conoscere l'esatta dimensione della popolazione. Poi abbiamo dubbi quanto il nostro formato di campionamento è di popolazione totale. Ma questo problema può essere ignorato come la matematica della probabilità dimostra la dimensione della popolazione è irrilevante, a meno che la dimensione del campione supera una piccola percentuale della popolazione totale che si sta esaminando. Ciò significa che un campione di 5000 persone è ugualmente utile per esaminare i commenti di uno stato di 15.000.000 come sarebbe una città di 100.000. Quindi, la calcolatrice campione ignora la dimensione della popolazione quando il suo è grande o sconosciuta. Solo quando si lavora con un relativamente piccolo e conosciuto groupd di dimensioni persone popolazione è un factor.CAUTION PER SELEZIONE CAMPIONE PER livello di confidenza AFFIDABILE: Tutti teoria spiegare sopra pertainint di intervallo di confidenza e di lavoro di livello solo se abbiamo un campione casuale genuino del relativo popolazione. Se il campione è polarizzato, o pregiudizi, gli intervalli di confidenza non possono affatto essere considerate. campioni non casuali non possono rappresentare l'intera popolazione ed i dati arrivati può essere USI fuorvianti o totalmente wrong.EFFECTIVE dei livelli di fiducia nella PRELIEVO: i livelli di fiducia può essere utilizzato come uno strumento efficace per analizzare o prevedere e il comportamento della popolazione a partire dai parametri di esempio forniti 1. a caso campionamento viene fatto ricorso a metodi 2.Scientific vengono utilizzati per il metodo di indagine 3.Sampling viene effettuata tenendo conto della dimensione del campione e la popolazione sizeConclusion dei livelli di fiducia nel campionamento: Un livello del 95% di fiducia significa che il 5% delle indagini sarà spento le pareti con numeri che non fanno molto senso. Normalmente i ricercatori non preoccuparsi di questo 5%, perché non stanno ripetendo la stessa domanda più e più volte in modo che le probabilità sono che essi ottenere risultati Amont il 95%. Tuttavia, numeri inaspettati che sembrano fuori linea possono venire up.If 20% superfici in un altro periodo e un 48% seguito in quello successivo, è lecito ritenere il 20% è parte della wacky 5%, supponendo corretta metodologia è seguita.