Kostenloser Online-Fehlergrenzen-Rechner. Berechne Konfidenzintervalle für Umfragedaten. Unterstützt 90%, 95%, 99% Konfidenzniveaus. Perfekt für Studenten, Forscher und Datenanalysten.
Anzahl der Befragten oder Beobachtungen in deiner Stichprobe
Anteil der Befragten mit der Eigenschaft (0–1). Standard ist 0,5 für maximale Fehlergrenze.
Wie sicher möchtest du sein, dass der wahre Wert innerhalb des Intervalls liegt
Gesamtgröße der Grundgesamtheit. Leer lassen, wenn unbekannt oder sehr groß (unendliche Grundgesamtheit angenommen).
Dieser Rechner berechnet die Fehlergrenze und das Konfidenzintervall für Umfragedaten mit der Standardformel. Er unterstützt die endliche Grundgesamtheits-Korrektur, wenn deine Stichprobe einen signifikanten Anteil der Grundgesamtheit ausmacht. Die Fehlergrenze zeigt, wie weit der Stichprobenanteil vom wahren Grundgesamtheitsanteil abweichen könnte bei einem gegebenen Konfidenzniveau. Weit verbreitet in Umfragen, Marktforschung, Sozialwissenschaften und Qualitätssicherung.
Die Fehlergrenze (MoE) ist die maximal wahrscheinliche Distanz zwischen einem Stichprobenstatistik und dem wahren Grundgesamtheitsparameter. Sie quantifiziert die Unsicherheit in Umfrageergebnissen. Wenn z. B. 52% der Befragten einen Kandidaten mit ±3% Fehlergrenze unterstützen, liegt die wahre Unterstützung wahrscheinlich zwischen 49% und 55%.
95% ist der Standard in den meisten Forschungs- und Umfragebereichen. Verwende 90% für explorative Studien, bei denen du schmalere Intervalle möchtest. Verwende 99% für kritische Entscheidungen, bei denen du höhere Sicherheit benötigst. Höheres Konfidenz bedeutet ein breiteres (weniger präzises) Intervall.
Verwende FPC, wenn deine Stichprobe mehr als 5% der Grundgesamtheit ausmacht. Wenn du z. B. 200 von 500 Mitarbeitern befragst, reduziert FPC die Fehlergrenze. Für große Grundgesamtheiten (n/N < 0,05) hat FPC einen vernachlässigbaren Effekt und kann ignoriert werden.
Ein Anteil von 0,5 gibt die maximal mögliche Fehlergrenze für eine gegebene Stichprobengröße. Wenn du eine Umfrage planst und den erwarteten Anteil nicht kennst, sorgt 0,5 dafür, dass deine Stichprobengröße groß genug für das Worst-Case-Szenario ist.