Sample: Quanto maior for a nossa amostra, mais certeza de que a amostra reflete a população, em vez de levantamento 1 milhão, se examinarmos 2 milhões definitivamente precisão vai aumentar e, portanto, nível de confiança aumentará. Assim, para um dado nível de confiança, o nosso maior tamanho amostrador, quanto menor for a nossa confiança interval.But a relação não é uma forma linear. Em outras palavras, eles não estão relacionados na forma y = mx + b.Percentage da população que escolhe uma determinada answser e confiança Intervalos: Suponhamos que uma determinada percentagem da amostra pega uma resposta particular. Se 90-99 por cento, dizem que sim, e 1-10% não, então a precisão será mais. Mas se 55% diz que sim e 45% não, então a nossa previsão torna-se difícil e nosso intervalo de confiança pode ser enganosa e mostrar alguns erros. É mais fácil ter a certeza de respostas extremas em que o valor vai lie.So o pior percentual caso é de 50%. Podemos usar esse percentual escolher essa resposta e obter um intervalo menor se queremos determinar um nível geral de tamanho e nível de amostragem confiança accuracy.Population: Praticamente, não é possível saber o tamanho exato da população. Então nós temos dúvida quanto a nossa tamanho da amostragem é a população total. Mas este problema pode ser ignorado como a matemática da probabilidade comprova o tamanho da população é irrelevante, a menos que o tamanho da amostra for superior a uma pequena percentagem do total da população está a examinar. Isto significa que uma amostra de 5000 pessoas é igualmente útil para examinar as opiniões de um estado de 15.000.000 como seria uma cidade de 100.000. Por isso, a calculadora amostra ignora o tamanho da população quando a sua é grande ou desconhecido. Somente quando trabalhamos com um relativamente pequeno e conhecido groupd do tamanho da população de pessoas é um factor.CAUTION PARA A SELEÇÃO DE AMOSTRA PARA nível de confiança DE CONFIANÇA: Toda teoria explicar acima pertainint ao intervalo de confiança e trabalho de nível somente se tivermos uma amostra aleatória genuína do relevante população. Se a amostra é tendenciosa, ou prejudicado, intervalos de confiança não podem de todo ser invocado. amostras não aleatórias não pode representar toda a população e os dados chegaram pode ser USOS enganosas ou totalmente wrong.EFFECTIVE dos níveis de confiança na amostragem: Os níveis de confiança podem ser usados como uma ferramenta eficaz para analisar ou prever e comportamento da população a partir dos parâmetros de amostra fornecidos 1. Aleatória amostragem é recorreram a métodos 2.Scientific são utilizados para o método de pesquisa 3.Sampling é realizada tendo em conta o tamanho da amostra e da população sizeConclusion nos níveis de confiança na amostragem: Um nível de 95% de confiança significa que 5% dos inquéritos será desligado as paredes com números que não faz muito sentido. Normalmente os pesquisadores não se preocupar com isso 5%, porque eles não estão repetindo a mesma pergunta mais e mais para as chances são de que eles vão obter resultados AMONT a 95%. No entanto, os números inesperados que parecem fora da linha pode vir up.If 20% superfícies em outro período e 48% segue no próximo, é seguro assumir que o 20% é parte do maluco 5%, assumindo metodologia adequada é seguido.