Calculateur d'intervalle de confiance
Calculez les intervalles de confiance pour les moyennes et proportions de population avec marge d'erreur
Résultats
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Theory & Formula
Théorie
Un intervalle de confiance fournit une plage de valeurs plausibles pour un paramètre de population basé sur les données d'échantillon. Le niveau de confiance (ex. 95%) indique que si nous répétions le processus d'échantillonnage de nombreuses fois, environ ce pourcentage d'intervalles contiendrait le vrai paramètre de population.
Intervalle de confiance pour la moyenne
Utilisez z (normal) pour les grands échantillons (n ≥ 30) ou σ de population connue. Utilisez t (distribution t) pour les petits échantillons (n < 30) avec σ inconnue.
Intervalle de confiance pour la proportion
Nécessite np̂ ≥ 5 et n(1-p̂) ≥ 5 pour que l'approximation normale soit valide.
Interprétation
Un intervalle de confiance de 95% signifie : "Nous sommes confiants à 95% que le vrai paramètre de population se trouve dans cet intervalle." Cela ne signifie PAS qu'il y a une probabilité de 95% que le paramètre soit dans cet intervalle spécifique - le paramètre est fixe, mais notre estimation d'intervalle varie d'échantillon en échantillon.
Exemple
Une enquête de 100 étudiants a trouvé un temps d'étude moyen de 5 heures par semaine avec un écart-type de 1.5 heures. L'intervalle de confiance de 95% est d'environ [4.71, 5.29] heures, ce qui signifie que nous sommes confiants à 95% que le vrai temps d'étude moyen pour tous les étudiants se situe entre 4.71 et 5.29 heures par semaine.