الإجابة السريعة: عينة من 25 مفردة متوسطها 50 وانحرافها المعياري 10 تعطي فترة ثقة 95% قدرها 50 ± 2.0639 × 10 ÷ √25 = 50 ± 4.1278، أي من 45.8722 إلى 54.1278.
طريقة الحساب
للمتوسط: x̄ ± القيمة الحرجة × الانحراف ÷ √n. إذا كان الانحراف المعياري محسوبًا من العينة فالقيمة الحرجة من توزيع t لستيودنت بدرجات حرية n − 1 (2.0639 عند 95% وn = 25)، وإذا كان σ للمجتمع معروفًا فهي z (1.96 عند 95%). وتستخدم بعض الحاسبات z دائمًا، فتخرج الفترة أضيق مما ينبغي في العينات الصغيرة، لذا اختر «معروف للمجتمع (z)» فقط إذا كان σ معروفًا فعلًا.
للنسبة: p̂ ± z·√(p̂(1 − p̂) ÷ n)، وهي فترة والد. وتظهر بجانبها فترة ويلسون التي تعطي نتائج أفضل عندما تكون العينة صغيرة أو النسبة قريبة من 0% أو 100%.
مستوى الثقة 95% يعني أن الفترات المبنية بهذه الطريقة تحتوي القيمة الحقيقية في 95% من العينات. وكلما ارتفع المستوى أو صغرت العينة اتسعت الفترة. ولتخطيط عدد الردود اللازمة لهامش معين استخدم حاسبة حجم العينة.
أمثلة محلولة
- x̄ = 50 وs = 10 وn = 25 عند 95%: 50 ± 4.1278 → 45.8722 – 54.1278
- المثال نفسه مع σ = 10 معروفة: 50 ± 1.96 × 2 = 50 ± 3.9199
- 520 إجابة بنعم من 1,000 عند 95%: 52% ± 3.1% → 48.9% – 55.1%
القيم الحرجة (بطرفين)
| مستوى الثقة | z* | t* (df = 10) | t* (df = 30) |
|---|---|---|---|
| 90% | 1.645 | 1.812 | 1.697 |
| 95% | 1.960 | 2.228 | 2.042 |
| 99% | 2.576 | 3.169 | 2.750 |
الأسئلة الشائعة
هل أستخدم z أم t؟
استخدم t إذا كان الانحراف المعياري مقدَّرًا من عينتك، وهذا هو الغالب، واستخدم z فقط إذا كان انحراف المجتمع معروفًا فعلًا. وفي العينات الكبيرة تتقارب النتيجتان كثيرًا.
هل تعني فترة 95% أن احتمال وجود القيمة الحقيقية داخلها 95%؟
بدقة، تصف نسبة 95% الطريقة: 95% من الفترات المبنية بهذه الطريقة تحتوي القيمة الحقيقية، أما الفترة الواحدة فإما أن تحتويها أو لا.
كيف أضيّق فترة الثقة؟
بزيادة حجم العينة (يتناقص الهامش مع √n) أو بقبول مستوى ثقة أقل.
ما هامش الخطأ؟
نصف عرض الفترة. فمع متوسط 50 وانحراف 10 و25 شخصًا عند 95% يكون نحو 4.13، فتكتب النتيجة 50 ± 4.13.
كم شخصًا أحتاج في الاستبيان؟
استخدم حاسبة حجم العينة، أخبرها بهامش الخطأ ومستوى الثقة الذي تريده، فتعطيك عدد الإجابات.
ما الفرق بين فترة 95% وفترة 99%؟
فترة 99% أعرض، فثقتك أكبر بأنها تشمل القيمة الحقيقية، لكنك تدفع الثمن من الدقة.