使用步驟
- 選擇「均值」或「比例」。
- 均值:輸入均值、標準差、樣本量,或貼上原始資料;比例:輸入成功次數和樣本量。
- 選擇置信水平,讀出區間。
引數說明
- 均值
- 均值 ± t × 標準差 ÷ √n;已知總體標準差 σ 時用 z 代替 t。
- 比例
- Wilson 區間在樣本小或比例接近 0、100% 時比 Wald(p ± z√(p(1−p)/n))準確得多,是推薦的做法。
計算示例
樣本量 n = 25,均值 50,標準差 10。標準誤是 10 ÷ √25 = 2,自由度 24 在 95% 置信水平下的 t 值是 2.0639:
margin = 2.0639 × 2 = 4.128
95% CI = 50 ± 4.128 = 45.87 to 54.13
99% CI: t = 2.7969, margin 5.594, so 44.41 to 55.59
置信水平越高,區間越寬。
比例為什麼用 Wilson 區間
在 20 次中成功 8 次(p = 0.40)時,Wald 區間是 18.5% 到 61.5%,Wilson 區間是 21.9% 到 61.3%。在比例接近兩端時差別更大:20 次中成功 0 次,Wald 區間恰好是 0% 到 0%,意思是完全沒有不確定性,而 Wilson 給出的是 0% 到 16.1%。
Wilson centre = (p + z²/(2n)) ÷ (1 + z²/n)
half-width = z × √(p(1−p)/n + z²/(4n²)) ÷ (1 + z²/n)
常見問題
95% 置信區間是什麼意思?
用同樣的方法反覆抽樣,大約 95% 的區間會包含真實值;不是「真實值有 95% 的機率落在這個區間」。
什麼時候用 z、什麼時候用 t?
不知道總體標準差(絕大多數情況)就用 t;只有確知 σ 時才用 z。
資料會上傳嗎?
不會,計算都在瀏覽器裡完成。
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