無料のオンライン誤差範囲計算機。調査データの信頼区間を計算します。90%、95%、99%の信頼レベルに対応。学生、研究者、データアナリストに最適です。
サンプルの回答者数または観測数
特性を持つ回答者の比率（0〜1）。最大誤差範囲のためにデフォルトは0.5です。
真の値が区間内に含まれる確率
母集団の合計サイズ。不明または非常に大きい場合は空白（無限母集団と仮定）。
この計算機は、標準公式を使用して調査データの誤差範囲と信頼区間を計算します。サンプルが母集団のかなりの割合を占める場合、有限母集団修正に対応しています。誤差範囲は、所定の信頼レベルで、標本比率が真の母集団比率からどれだけ離れる可能性があるかを示します。世論調査、市場調査、社会科学、品質保証で広く使用されています。
誤差範囲（MoE）は、標本統計量と真の母集団パラメーターの間の最大の可能性のある距離です。調査結果の不確実性を定量化します。例えば、回答者の52%が候補者を支持し、誤差範囲が±3%の場合、真の支持率は49%から55%の間と考えられます。
95%は、ほとんどの研究と世論調査の標準です。より狭い区間を必要とする探索的研究には90%を使用してください。より高い確実性が必要な重要な決定には99%を使用してください。高い信頼はより広い（精度が低い）区間を意味します。
サンプルが母集団の5%以上の場合にFPCを使用してください。例えば、従業員500人のうち200人に調査する場合、FPCは誤差範囲を減らします。大きな母集団の場合（n/N < 0.05）、FPCの効果はわずかで無視できます。
比率0.5は、所定の標本サイズで最大の可能な誤差範囲を与えます。調査を計画する際、予想される比率が不明な場合、0.5を使用することで、最悪のシナリオに対応する十分なサンプルサイズを確保します。