统计 / 估算值
置信区间计算器（均值和比例）
根据均值、SD和样本量或原始数据计算均值的置信区间，也可使用Wilson得分法计算比例的置信区间；支持80%、90%、95%或99%的置信水平，并显示误差范围。
置信区间计算器（均值和比例）: 对于均值，区间为均值 ± t × SD ÷ √n，其中t取自自由度为n − 1的Student t分布：例如，均值为72.5、SD为8.2、n = 40且置信水平为95%时，区间为69.88至75.12，即± 2.62。对于比例，Wilson得分区间始终处于0–100%之间，并适用于小样本：100个样本中有42个符合条件时，区间为32.8%至51.8%。同时显示普通Wald区间。 完全在浏览器中本地运行，文件不会上传到服务器。
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对于平均值，区间为平均值±t×SD÷√n，其中t来自Student分布。对于比例，首先显示Wilson评分区间，因为它在接近0%和100%以及样本量较小时表现良好；同时显示简单的Wald区间p±z√(p(1−p)÷n）以供比较。95%区间采用一种在95%的样本中涵盖真实值的方法构建；这并不表示该特定区间包含真实值的概率为95%。
示例计算
40份订单的平均配送时间为72.5分钟，SD为8.2：95%置信区间为69.9至75.1分钟。一项调查中，100人有42人回答“是”：比例为42%，95%威尔逊区间为32.8%至51.8%。
如需规划达到目标误差范围所需的回复数量，请使用样本量计算器。
零次成功
20次尝试中0次成功时，Wald区间会缩小为0%–0%，显然不正确；Wilson区间为0%至16.1%，这个上限更合理。
如需比较两个均值，请改用t检验计算器。
使用方法
- 选择根据汇总数据计算均值、根据原始数据计算均值，或计算比例。
- 输入数据并选择置信水平。
- 查看区间和误差范围。
隐私与限制
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常见问题
95%的置信度是什么意思？
如果你重复抽样很多次，按照这种方法构建的区间中，有95%会包含真实值。这并不意味着这个特定区间包含真实值的概率为95%。
为什么更推荐使用Wilson区间？
简单的Wald区间可能低于0%或高于100%，而且在小样本或接近两端的比例下会过窄；Wilson区间可以避免这两个问题。
如何让区间变窄？
收集更多数据：误差范围会随着√n缩小，因此要将误差范围减半，样本量需要增加到原来的四倍。降低置信水平也会使区间变窄，但更容易漏掉真实值。
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