Calculateur d'Intervalle de Confiance
Entrez une moyenne d'échantillon, écart-type, et taille d'échantillon pour calculer un intervalle de confiance.
Dernière mise à jour : September 5, 2026
Questions fréquentes
Que signifie un intervalle de confiance à 95 % ?
Si vous répétiez le processus d'échantillonnage plusieurs fois et construisiez un intervalle de confiance à chaque fois, environ 95 % de ces intervalles contiendraient la vraie moyenne de population - c'est une déclaration sur la fiabilité de la méthode, pas une probabilité de 95 % que cet intervalle spécifique contienne la vraie valeur.
Comment calculer un intervalle de confiance ?
Marge d'erreur = score z × (écart-type ÷ √taille d'échantillon). Ensuite, ajoutez et soustrayez cette marge de votre moyenne d'échantillon pour obtenir les bornes inférieure et supérieure de l'intervalle. Le score z dépend de votre niveau de confiance choisi (1,96 pour 95 %, par exemple).
Pourquoi une taille d'échantillon plus grande produit-elle un intervalle de confiance plus étroit ?
La marge d'erreur divise par la racine carrée de la taille d'échantillon, donc des échantillons plus grands réduisent la marge - plus de données signifie moins d'incertitude sur l'endroit où se trouve la vraie moyenne de population, resserrant l'intervalle autour de votre estimation.
Dois-je utiliser un score z ou t pour mon intervalle de confiance ?
Utilisez un score t (de la distribution t) pour des échantillons plus petits, généralement moins de 30, car il tient compte de l'incertitude supplémentaire dans une estimation d'écart-type d'échantillon petit. Cette calculatrice utilise la distribution z, qui est une approximation raisonnable une fois que votre taille d'échantillon est de 30 ou plus.
Comment calculer un intervalle de confiance à 99 % au lieu de 95 % ?
Sélectionnez 99 % comme niveau de confiance, ce qui utilise un score z plus grand (environ 2,576 au lieu de 1,96) - l'intervalle obtenu sera plus large qu'un intervalle à 95 % pour les mêmes données, puisqu'une confiance plus élevée nécessite une marge d'erreur plus grande.
Quel est l'intervalle de confiance pour une moyenne d'échantillon de 50, un écart-type de 10, et n=100 à 95 % de confiance ?
Marge d'erreur = 1,96 × (10/√100) = 1,96 × 1 = 1,96. L'intervalle est 50 ± 1,96, soit environ 48,04 à 51,96.
Un intervalle de confiance plus large signifie-t-il que l'estimation est moins précise ?
Cela signifie qu'il y a plus d'incertitude sur l'emplacement exact de la vraie moyenne de population, souvent à cause d'une taille d'échantillon plus petite, d'une variabilité plus élevée dans les données, ou d'un niveau de confiance choisi plus élevé - ce n'est pas que la moyenne d'échantillon elle-même soit erronée, seulement que la plage des vraies valeurs plausibles est plus large.