Tamaño de la muestra y el nivel de confianza: Cuanto mayor sea la muestra, más seguro que la muestra refleja la población, en lugar de la topografía de 1 millón si examinamos 2 millones duda aumentará la precisión y por lo tanto el nivel de confianza aumentará. Por tanto, para un nivel de confianza dado, cuanto mayor sea el tamaño de nuestra toma de muestras, menor será nuestra confianza interval.But la relación no es una forma de línea recta. En otras palabras, ellos no están relacionados en la forma y = mx + b.Percentage de la población que recoge un answser particulares y confianza Intervalos: Supongamos que un cierto porcentaje de la muestra recoge una respuesta en particular. Si el 90 - 99 por ciento, decir sí, y 1-10% no, entonces será más exactitud. Pero si el 55% dice que sí y el 45% no, entonces nuestra predicción se hace difícil y nuestro intervalo de confianza puede ser engañosa y mostrar algunos errores. Es más fácil estar seguro de respuestas extremas dentro de la cual el valor será lie.So el porcentaje de los casos es del 50%. Podemos utilizar este porcentaje recoger esa respuesta y obtener un intervalo más pequeño si queremos determinar un nivel general de accuracy.Population tamaño y nivel de confianza del muestreo: En la práctica, no es posible conocer el tamaño exacto de la población. Entonces tenemos duda de lo mucho que nuestro tamaño de la muestra es la población total. Pero este problema puede ser ignorada como las matemáticas de la probabilidad demuestra el tamaño de la población es irrelevante, a menos que el tamaño de la muestra sobrepasa un pequeño porcentaje de la población total que está examinando. Esto significa que una muestra de 5000 personas es igualmente útil para examinar las opiniones de un estado de 15.000.000 como lo haría una ciudad de 100.000. Por lo tanto, la calculadora muestra ignora el tamaño de la población cuando su es grande o desconocida. Sólo cuando trabajamos con una relativamente pequeña y conocida groupd del tamaño de la población de personas es un factor.CAUTION PARA LA SELECCIÓN DE MUESTRAS PARA nivel de confianza FIABLE: Toda teoría explicaría por encima de pertainint al intervalo de confianza y el trabajo de nivel sólo si tenemos una muestra aleatoria de la correspondiente genuina población. Si está sesgada de la muestra, o perjudicado, los intervalos de confianza no pueden en absoluto ser invocados. Las muestras no aleatorias no pueden representar a toda la población y llegado datos pueden ser engañosos o totalmente USOS DE wrong.EFFECTIVE niveles de confianza en el muestreo: Los niveles de confianza pueden ser utilizados como una herramienta eficaz para analizar o predecir el comportamiento y la población a partir de los parámetros de la muestra proporcionados 1.Random el muestreo se recurre a métodos 2.Scientific se utilizan para 3.Sampling método de encuesta se lleva a cabo teniendo en cuenta el tamaño de la muestra y la población sizeConclusion en los niveles de confianza en el muestreo: Un nivel de confianza del 95% significa que el 5% de las encuestas estará apagado las paredes con números que no tienen mucho sentido. Normalmente, los investigadores no se preocupan de este 5%, ya que no están repitiendo la misma pregunta una y otra vez por lo que las probabilidades son que van a obtener resultados AMONT el 95%. Sin embargo, los números inesperados que parecen fuera de lugar pueden venir suficientemente motivada superficies 20% en otro punto y un 48% sigue en la siguiente, es seguro asumir que el 20% es parte de la excéntrica 5%, suponiendo una metodología adecuada es seguido.