Калькулятор доверительного интервала

Выберите вид оценки, затем введите данные выборки и уровень доверия. Вы получите интервал, критическое значение и предельную ошибку, а также таблицу для других уровней или для обоих методов оценки доли.

Бесплатно Работает в браузере Проверено вторник, 10 ноября 2026 г.

Любое значение больше 0 % и меньше 100 %. Обычно берут 90 %, 95 % или 99 %.

Среднее арифметическое выборки.

Стандартное отклонение, вычисленное по выборке.

Число наблюдений. Для интервала t нужно не меньше 2.

Результат

Доверительный интервал — Нижняя и верхняя границы при выбранном уровне.
Нижняя граница — Для среднего.
Верхняя граница — Для среднего.
Предельная ошибка — Половина ширины интервала, для среднего.
Выборочное среднее — Оценка в центре интервала.
Выборочная доля p̂ — Число успехов, делённое на число испытаний.
Нижняя граница — Для доли.
Верхняя граница — Для доли.
Критическое значение — z для нормального распределения или t с n − 1 степенями свободы.
Другие уровни или оба метода для доли

Как получен результат

Этот инструмент работает в вашем браузере. То, что вы вводите, нам не отправляется.

Как пользоваться

  1. Выберите Оценка: среднее при известном σ (z) или при выборочном s (t), либо долю по методу Вальда или Уилсона.
  2. Введите Уровень доверия, например 95 %.
  3. Для среднего введите Выборочное среднее x̄, Объём выборки n и либо Стандартное отклонение генеральной совокупности σ, либо Выборочное стандартное отклонение s. Для доли введите Число успехов x и Число испытаний n.
  4. Прочитайте Доверительный интервал, затем Как получен результат. В таблице сравниваются другие уровни или оба метода для доли.

Интервалы для среднего

Доверительный интервал для среднего — это выборочное среднее плюс-минус критическое значение, умноженное на стандартную ошибку. Когда σ известно, стандартная ошибка равна σ ÷ √n, а критическое значение — z, то есть точка стандартного нормального распределения, под которой лежит (1 + C) ÷ 2. Когда известно только выборочное s, стандартная ошибка равна s ÷ √n, а критическое значение — t с n − 1 степенями свободы. Распределение t имеет более тяжёлые хвосты, поэтому интервал немного шире; это важнее всего для малых выборок.

Используйте интервал t всякий раз, когда σ неизвестно. Начиная примерно с 30 наблюдений значения t и z близки, и оба интервала почти совпадают.

интервал z: x̄ ± z × σ ÷ √n
интервал t: x̄ ± t × s ÷ √n, с n − 1 степенями свободы
z = Φ⁻¹((1 + C) ÷ 2)

Интервалы для доли

Интервал Вальда — это p̂ ± z √(p̂ (1 − p̂) ÷ n), где p̂ = x ÷ n. Он прост, но плохо работает для малых выборок и для долей, близких к 0 % или 100 %: его границы могут выйти за 0 % или 100 %, а когда все испытания или ни одно из них не дают успеха, его ширина равна нулю.

Интервал по оценке Уилсона, опубликованной Эдвином Б. Уилсоном в 1927 году, центрирует оценку на взвешенном значении и всегда остаётся между 0 % и 100 %. Браун, Кай и ДасГупта (2001) сравнили оба интервала и рекомендуют интервал Уилсона вместо интервала Вальда для большинства объёмов выборки.

Вальд: p̂ ± z √(p̂ (1 − p̂) ÷ n)
Уилсон: [p̂ + z² ÷ (2n) ± z √(p̂ (1 − p̂) ÷ n + z² ÷ (4n²))] ÷ (1 + z² ÷ n)

Что калькулятор не охватывает

  • Выборки, которые отобраны не случайно, и сложные обследования с весами, кластерами или поправкой на план (design effect).
  • Поправка на конечную совокупность для выборки, которая составляет большую долю совокупности.
  • Сравнение двух средних или двух долей: для этого нужен другой интервал. Чтобы спланировать число наблюдений, используйте калькулятор размера выборки.

Примеры: среднее и доля при 95 %

Выборка из 25 наблюдений со средним 50 и стандартным отклонением 10 даёт t = 2,063899 и SE = 10 ÷ √25 = 2,0000, поэтому предельная ошибка равна 4,1278, а интервал — от 45,8722 до 54,1278.

При 56 успехах из 100 испытаний интервал Вальда равен от 46,27 % до 65,73 %, а интервал Уилсона — от 46,23 % до 65,33 %.

Метод Нижняя граница Верхняя граница
Вальд 46,27 % 65,73 %
Уилсон 46,23 % 65,33 %

Частые вопросы

Что означает доверительный интервал на уровне 95 %?

Это диапазон, построенный методом, который содержит истинное значение примерно в 95 случаях из каждых 100 выборок, взятых тем же способом. Это не значит, что один конкретный интервал содержит истинное значение с вероятностью 95 %.

Когда использовать интервал z, а когда интервал t?

Интервал z — только тогда, когда стандартное отклонение генеральной совокупности σ известно, а это бывает редко. На практике берут выборочное стандартное отклонение, и интервал t подходит для любой выборки не меньше чем из 2 наблюдений.

Почему интервал Уилсона лучше интервала Вальда?

Интервал Вальда оценивает собственный разброс по выборочной доле, и это подводит на малых выборках и для долей, близких к 0 или 1. Интервал Уилсона остаётся в пределах от 0 % до 100 %, а его фактическое покрытие гораздо ближе к заявленному уровню.

Какой уровень доверия выбрать?

Чаще всего берут 95 %. Более высокий уровень, например 99 %, даёт более широкий интервал, а более низкий, например 90 %, — более узкий. Уровень — это решение о том, насколько вы хотите быть уверены, а не свойство данных.

Сколько наблюдений нужно для заданной предельной ошибки?

Используйте калькулятор размера выборки. Для доли нужный объём зависит от предельной ошибки, уровня доверия и ожидаемой доли.

Отправляются ли введённые числа куда-нибудь?

Нет. Расчёт выполняется в вашем браузере, и ничего из введённого не передаётся на сервер.

Источники

Цифры и текст в последний раз проверены вторник, 10 ноября 2026 г..

Мы используем необходимые cookie, чтобы сайт работал. С вашего согласия Google также использует рекламные cookie, чтобы показывать персонализированную рекламу. Если вы откажетесь, реклама всё равно будет показываться, но не будет персонализированной.