Sample taille et niveau de confiance: Le plus grand de notre échantillon, plus sûr que l'échantillon reflète la population, au lieu de 1 million d'arpentage si nous sondons 2 millions définitivement la précision augmentera et donc un niveau de confiance augmentera. Par conséquent, pour un niveau de confiance donné, plus la taille de notre sampler, plus notre confiance interval.But la relation est pas une forme de ligne droite. En d'autres termes, ils ne sont pas liés sous la forme y = mx + b.Percentage de la population qui prend un answser et confiance particulières Intervalles: Supposons qu'un certain pourcentage de l'échantillon choisit une réponse particulière. Si 90-99 pour cent, dire oui, et 1-10% non, alors la précision sera plus. Mais si 55% dit oui et 45% non, alors notre prédiction devient difficile et notre intervalle de confiance peut être trompeur et montrer quelques erreurs. Il est plus facile d'être sûr de réponses extrêmes au sein de laquelle la valeur sera lie.So le pire pourcentage de cas est de 50%. Nous pouvons utiliser ce pourcentage choisir cette réponse et d'obtenir un intervalle plus petit si l'on veut déterminer un niveau général de accuracy.Population niveau Taille et échantillonnage confiance: Pratiquement, il est impossible de connaître la taille exacte de la population. Ensuite, nous avons doute combien notre taille de l'échantillon est de la population totale. Mais ce problème peut être ignoré que les mathématiques de probabilité prouve la taille de la population est sans importance, à moins que la taille de l'échantillon dépasse quelques pour cent de la population totale que vous examinez. Cela signifie qu'un échantillon de 5000 personnes est tout aussi utile pour examiner les opinions d'un état de 15.000.000 que ce serait une ville de 100.000. Par conséquent, le calculateur d'échantillon ne tient pas compte de la taille de la population lorsque son est grande ou inconnu. Seulement lorsque nous travaillons avec une relativement petite et connue groupd de la taille de la population des personnes est un factor.CAUTION DE SÉLECTION SAMPLE POUR FIABLE NIVEAU DE CONFIANCE: Toute théorie expliquer ci-dessus pertainint à intervalle de confiance et de travail de niveau seulement si nous avons un véritable échantillon aléatoire de la pertinente population. Si l'échantillon est biaisé, ou des préjugés, des intervalles de confiance ne peuvent pas du tout être invoquées. échantillons non aléatoires ne peuvent pas représenter l'ensemble de la population et les données arrivées peuvent être USAGES trompeuses ou totalement wrong.EFFECTIVE DES NIVEAUX DE CONFIANCE EN ÉCHANTILLONNAGE: Les niveaux de confiance peuvent être utilisés comme un outil efficace pour analyser ou de prévoir et de comportement de la population à partir des paramètres d'échantillons fournis 1. Aléatoire échantillonnage on a recours à des méthodes 2.Scientific sont utilisées pour la méthode enquête 3.Sampling est effectuée en tenant compte de la taille de l'échantillon et de la population sizeConclusion dans les niveaux de confiance dans l'échantillonnage: Un niveau de confiance de 95% signifie que 5% des enquêtes sera éteint les murs avec des chiffres qui ne font pas beaucoup de sens. Normalement, les chercheurs ne se soucient pas de ce 5% parce qu'ils ne sont pas répéter la même question encore et donc les chances sont qu'ils vont obtenir des résultats AMONT 95%. Cependant, les numéros inattendus qui semblent sortir de la ligne peuvent venir up.If 20% des surfaces dans une autre période et 48% suit dans le prochain, il est prudent de supposer que les 20% fait partie de la wacky 5%, en supposant une méthodologie appropriée est suivi.