Khoảng tin cậy là một phạm vi các giá trị. Trung độ mẫu của bạn, x, nằm ở trung tâm của phạm vi này và phạm vi này là x ± CONFIDENCE. Ví dụ, nếu x là trung độ mẫu của thời gian chuyển phát cho sản phẩm được đặt hàng qua đường bưu điện, x ± CONFIDENCE là một phạm vi các trung bình tổng thể. Đối với bất kỳ trung bình tổng thể nào, μ0, trong phạm vi này, xác suất của việc đạt được trung độ mẫu xa μ0 hơn x lớn hơn alpha; đối với bất kỳ trung bình tổng thể nào, μ0, không nằm trong phạm vi này, xác suất của việc đạt được trung độ mẫu xa μ0 hơn x nhỏ hơn alpha. Nói cách khác, giả định rằng chúng ta dùng x, standard_dev và kích cỡ để xây dựng kiểm định hai đầu ở mức quan trọng alpha của giả thuyết rằng trung bình tổng thể là μ0. Sau đó chúng ta sẽ không phủ nhận giả thuyết đó nếu μ0 nằm trong khoảng tin cậy và sẽ phủ nhận giả thuyết đó nếu μ0 không nằm trong khoảng tin cậy. Khoảng tin cậy không cho phép chúng ta suy ra rằng có xác suất 1 – alpha rằng gói hàng tiếp theo của chúng ta sẽ có thời gian chuyển phát nằm trong khoảng tin cậy này.

Quan trọng: Hàm này đã được thay thế bằng một hoặc nhiều hàm mới với độ chính xác cao hơn và có tên gọi phản ánh rõ hơn công dụng của chúng. Mặc dù hàm này vẫn sẵn dùng để đảm bảo tính tương thích ngược, bạn nên xem xét sử dụng các hàm mới từ bây giờ trở đi, vì hàm này có thể sẽ không còn sẵn dùng nữa ở các phiên bản tương lai của Excel.

Để biết thêm thông tin về các hàm mới, hãy xem hàm CONFIDENCE.NORM và hàm CONFIDENCE.T.

Cú pháp

CONFIDENCE(alpha,standard_dev,size)

Cú pháp hàm CONFIDENCE có các đối số sau đây:

• Alpha Bắt buộc. Mức quan trọng được dùng để tính toán mức tin cậy. Mức tin cậy bằng 100*(1 - alpha)%, hay nói cách khác, alpha 0,05 cho biết mức tin cậy 95 phần trăm.
• Standard_dev Bắt buộc. Độ lệch chuẩn tổng thể cho phạm vi dữ liệu và được giả định là đã được xác định.
• Size Bắt buộc. Cỡ mẫu.

Chú thích

• Nếu bất kỳ đối số nào không phải dạng số, CONFIDENCE trả về giá trị lỗi

  VALUE! .

• Nếu Alpha ≤ 0 hoặc ≥ 1, CONFIDENCE trả về giá trị lỗi

  NUM! .

• Nếu Standard_dev ≤ 0, CONFIDENCE trả về giá trị lỗi

  NUM! .

• Nếu Kích cỡ không phải là số nguyên thì nó bị cắt cụt.
• Nếu Kích cỡ < 1, CONFIDENCE trả về giá trị lỗi

  NUM! .

• Nếu chúng ta giả định Alpha bằng 0,05, chúng ta cần tính toán vùng nằm dưới đường cong chuẩn thông thường (1 - alpha), hay 95 phần trăm. Giá trị này là ± 1,96. Do đó khoảng tin cậy là:

Ví dụ

Sao chép dữ liệu ví dụ trong bảng sau đây và dán vào ô A1 của một bảng tính Excel mới. Để công thức hiển thị kết quả, hãy chọn chúng, nhấn F2 và sau đó nhấn Enter. Nếu cần, bạn có thể điều chỉnh độ rộng cột để xem tất cả dữ liệu.

Dữ liệu

Mô tả

0,05

Mức quan trọng

2,5

Độ lệch chuẩn của tổng thể

50

Kích thước mẫu

Công thức

Mô tả

Kết quả

\=CONFIDENCE(A2,A3,A4)

Khoảng tin cậy của trung bình tổng thể. Nói cách khác, khoảng tin cậy của trung bình tổng thể cơ sở để đi đến chỗ làm bằng với 30 ± 0,692952 phút hoặc 29,3 đến 30,7 phút.

0,692951912

Bạn cần thêm trợ giúp?

Bạn muốn xem các tùy chọn khác?

Khám phá các lợi ích của gói đăng ký, xem qua các khóa đào tạo, tìm hiểu cách bảo mật thiết bị của bạn và hơn thế nữa.

Cộng đồng giúp bạn đặt và trả lời các câu hỏi, cung cấp phản hồi và lắng nghe ý kiến từ các chuyên gia có kiến thức phong phú.

Độ tin cậy 95% thì Z bằng bao nhiêu?

Khoảng tin cậy 95% = 0.95 = 1 - α ⇒ α = 0.05 ⇒ z0. 025 = 1.96.

Độ tin cậy 95 thì mức ý nghĩa bao nhiêu?

Bạn có thể tính toán CI cho bất kỳ mức độ tin cậy nào bạn muốn, nhưng giá trị thường được sử dụng nhất là 95%. Khoảng tin cậy 95% là một phạm vi giá trị (trên và dưới) mà bạn có thể chắc chắn 95% chứa giá trị trung bình thực của tổng thể.

Trung bình của tổng thể là gì?

Trong toán học và thống kê, trung bình cộng (và rất ít khi là trung bình số học), hay được gọi ngắn đi là trung bình (khi đã rõ ngữ cảnh), là thương số giữa tổng của một họ các số với số lượng các con số trong họ đó. Họ các con số ở đây thường là tập kết quả từ một cuộc thí nghiệm, nghiên cứu quan sát hoặc phỏng vấn.

Ước lượng tham số tổng thể là làm gì?

Ước lượng khoảng của một tham số tổng thể là cách thức tính toán 2 giá trị dựa trên dữ liệu mẫu, từ đó tạo nên một khoảng được kỳ vọng chứa tham số thống kê của tổng thể. Không bị lệch: Ước lượng của một tham số tổng thể không bị lệch nếu trung bình của phân phối mẫu bằng với giá trị đúng của tham số đó.