Calcolatore di Intervallo di Confidenza
Inserisci una media campionaria, deviazione standard, e dimensione del campione per calcolare un intervallo di confidenza.
Ultimo aggiornamento: September 5, 2026
Domande frequenti
Cosa significa un intervallo di confidenza del 95%?
Se ripetessi il processo di campionamento molte volte e costruissi un intervallo di confidenza ogni volta, circa il 95% di quegli intervalli conterrebbe la vera media della popolazione - è un'affermazione sull'affidabilità del metodo, non una probabilità del 95% che questo specifico intervallo contenga il vero valore.
Come calcolo un intervallo di confidenza?
Margine di errore = punteggio z × (deviazione standard ÷ √dimensione campione). Poi aggiungi e sottrai quel margine dalla tua media campionaria per ottenere i limiti inferiore e superiore dell'intervallo. Il punteggio z dipende dal tuo livello di confidenza scelto (1,96 per il 95%, per esempio).
Perché una dimensione del campione maggiore produce un intervallo di confidenza più stretto?
Il margine di errore divide per la radice quadrata della dimensione del campione, quindi campioni più grandi restringono il margine - più dati significa meno incertezza su dove si trova la vera media della popolazione, restringendo l'intervallo attorno alla tua stima.
Dovrei usare un punteggio z o t per il mio intervallo di confidenza?
Usa un punteggio t (dalla distribuzione t) per campioni più piccoli, tipicamente sotto 30, poiché tiene conto dell'incertezza extra in una stima di deviazione standard di campione piccolo. Questa calcolatrice usa la distribuzione z, che è un'approssimazione ragionevole una volta che la dimensione del tuo campione è 30 o più.
Come calcolo un intervallo di confidenza del 99% invece del 95%?
Seleziona 99% come livello di confidenza, che usa un punteggio z più grande (circa 2,576 invece di 1,96) - l'intervallo risultante sarà più ampio di un intervallo al 95% per gli stessi dati, poiché una confidenza maggiore richiede un margine di errore più grande.
Qual è l'intervallo di confidenza per una media campionaria di 50, deviazione standard di 10, e n=100 al 95% di confidenza?
Margine di errore = 1,96 × (10/√100) = 1,96 × 1 = 1,96. L'intervallo è 50 ± 1,96, ovvero circa da 48,04 a 51,96.
Un intervallo di confidenza più ampio significa che la stima è meno accurata?
Significa che c'è più incertezza sulla posizione esatta della vera media della popolazione, spesso a causa di una dimensione del campione più piccola, una maggiore variabilità nei dati, o un livello di confidenza scelto più alto - non è che la media campionaria sia sbagliata, semplicemente l'intervallo di valori veri plausibili è più ampio.