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	<title>评论：如何计算置信区间</title>
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	<description>User Experience Design</description>
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		<title>来自：关关雎鸠</title>
		<link>http://www.2beusable.com/how-to-compute-confidence-intervals.html/comment-page-1#comment-433</link>
		<dc:creator>关关雎鸠</dc:creator>
		<pubDate>Mon, 26 Apr 2010 15:15:11 +0000</pubDate>
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		<description>&lt;strong&gt;置信区间的问题...&lt;/strong&gt;

一个网站有200万注册用户，随机发给每个用户问卷，征询是否支持某项改进方案，结果收到1500份有效问卷，其中有52%的人支持改进。那么误差范围到底有多少呀？ 网上调查同样具有许多不足之处，包括： （1）被调查者的分布不均匀，被调查人群有相对集中的现象； （2）伴随着互联网安全性问题，网上调查也存在着安全性问题； （3）由于互联网的开放性，被调查者资料的真实性受到质疑； （4）无法避免可能出现重复问卷的问题。 （2）网上调查的样本类型 网络调查是很不靠谱的。......</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p><strong>置信区间的问题&#8230;</strong></p>
<p>一个网站有200万注册用户，随机发给每个用户问卷，征询是否支持某项改进方案，结果收到1500份有效问卷，其中有52%的人支持改进。那么误差范围到底有多少呀？ 网上调查同样具有许多不足之处，包括： （1）被调查者的分布不均匀，被调查人群有相对集中的现象； （2）伴随着互联网安全性问题，网上调查也存在着安全性问题； （3）由于互联网的开放性，被调查者资料的真实性受到质疑； （4）无法避免可能出现重复问卷的问题。 （2）网上调查的样本类型 网络调查是很不靠谱的。&#8230;&#8230;</p>
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		<title>来自：呆聋瞎</title>
		<link>http://www.2beusable.com/how-to-compute-confidence-intervals.html/comment-page-1#comment-346</link>
		<dc:creator>呆聋瞎</dc:creator>
		<pubDate>Tue, 09 Mar 2010 01:24:11 +0000</pubDate>
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		<description>多谢补充～^^</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>多谢补充～^^</p>
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		<title>来自：xianghang</title>
		<link>http://www.2beusable.com/how-to-compute-confidence-intervals.html/comment-page-1#comment-344</link>
		<dc:creator>xianghang</dc:creator>
		<pubDate>Mon, 08 Mar 2010 03:14:10 +0000</pubDate>
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		<description>补充一下，这个公式是用来计算重复抽样的误差，如果是不重复抽样，公式还是有差别的，http://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%8A%BD%E6%A0%B7%E8%AF%AF%E5%B7%AE

什么是重复抽样可以见这里：http://wiki.mbalib.com/wiki/%E4%B8%8D%E9%87%8D%E5%A4%8D%E6%8A%BD%E6%A0%B7</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>补充一下，这个公式是用来计算重复抽样的误差，如果是不重复抽样，公式还是有差别的，http://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%8A%BD%E6%A0%B7%E8%AF%AF%E5%B7%AE</p>
<p>什么是重复抽样可以见这里：http://wiki.mbalib.com/wiki/%E4%B8%8D%E9%87%8D%E5%A4%8D%E6%8A%BD%E6%A0%B7</p>
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		<title>来自：irisshen</title>
		<link>http://www.2beusable.com/how-to-compute-confidence-intervals.html/comment-page-1#comment-271</link>
		<dc:creator>irisshen</dc:creator>
		<pubDate>Wed, 13 Jan 2010 05:05:03 +0000</pubDate>
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		<description>数学不好的话　唉　</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>数学不好的话　唉　</p>
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		<title>来自：呆聋瞎</title>
		<link>http://www.2beusable.com/how-to-compute-confidence-intervals.html/comment-page-1#comment-268</link>
		<dc:creator>呆聋瞎</dc:creator>
		<pubDate>Thu, 07 Jan 2010 03:26:47 +0000</pubDate>
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		<description>回答第二个问题，引用我在结尾说的话：“我在文章里提到的误差，是由于每次采样不同，造成的样本和真实结果之间的误差，并不包括研究人员在设计或者执行研究实验时由于偏见或者失误的误差。” ：）</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>回答第二个问题，引用我在结尾说的话：“我在文章里提到的误差，是由于每次采样不同，造成的样本和真实结果之间的误差，并不包括研究人员在设计或者执行研究实验时由于偏见或者失误的误差。” ：）</p>
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		<title>来自：呆聋瞎</title>
		<link>http://www.2beusable.com/how-to-compute-confidence-intervals.html/comment-page-1#comment-267</link>
		<dc:creator>呆聋瞎</dc:creator>
		<pubDate>Thu, 07 Jan 2010 03:25:24 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://dogvscatlucas.12.112idc.com/?p=507#comment-267</guid>
		<description>回答第一个问题：无法确定52%的支持是100%准确，但是可以用以下措施提高准确度。
1.尽量确保被调研的人是你的目标人群
2.在保证第一条的前提下，尽量做到随机抽取样本
3.整理数据时剔除无效数据
4.设计问题和做调研的时候，不要诱导用户</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>回答第一个问题：无法确定52%的支持是100%准确，但是可以用以下措施提高准确度。<br />
1.尽量确保被调研的人是你的目标人群<br />
2.在保证第一条的前提下，尽量做到随机抽取样本<br />
3.整理数据时剔除无效数据<br />
4.设计问题和做调研的时候，不要诱导用户</p>
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	<item>
		<title>来自：cuiqing</title>
		<link>http://www.2beusable.com/how-to-compute-confidence-intervals.html/comment-page-1#comment-262</link>
		<dc:creator>cuiqing</dc:creator>
		<pubDate>Tue, 05 Jan 2010 05:17:54 +0000</pubDate>
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		<description>如何确保这个这个52% 的支持是准确的？只有这么点误差吗？</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>如何确保这个这个52% 的支持是准确的？只有这么点误差吗？</p>
]]></content:encoded>
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	<item>
		<title>来自：用户体验设计中用到的统计学方法 &#124; 呆聋瞎，让用户体验设计体现商业价值</title>
		<link>http://www.2beusable.com/how-to-compute-confidence-intervals.html/comment-page-1#comment-171</link>
		<dc:creator>用户体验设计中用到的统计学方法 &#124; 呆聋瞎，让用户体验设计体现商业价值</dc:creator>
		<pubDate>Wed, 09 Dec 2009 14:53:05 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://dogvscatlucas.12.112idc.com/?p=507#comment-171</guid>
		<description>[...]     1.通过一部分用户样本预估整体的用户情况。比如，你的网站用户有200万注册用户，你要征询他们对于网站改进的意见，你需要给他们发邮件问卷。但由于种种限制，你不能每个用户都发，而且你收到的有效问卷只有1500多份。你要明确一下，你收集到得1500多份问卷到底多大程度上可以带代表200万的整体。这时候，你要预估误差范围（margin of error）。如果你征集到的有效有碰巧有52%的支持方案改进，你能说多一半的人都支持么？当然不能，因为你的误差范围可能就有2.5%左右。当然误差的范围和你选定的置信度相关（Confidence Level），这里由于时间的限制我就不细说了(请参考：如何计算置信区间 )。 [...]</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>[...]     1.通过一部分用户样本预估整体的用户情况。比如，你的网站用户有200万注册用户，你要征询他们对于网站改进的意见，你需要给他们发邮件问卷。但由于种种限制，你不能每个用户都发，而且你收到的有效问卷只有1500多份。你要明确一下，你收集到得1500多份问卷到底多大程度上可以带代表200万的整体。这时候，你要预估误差范围（margin of error）。如果你征集到的有效有碰巧有52%的支持方案改进，你能说多一半的人都支持么？当然不能，因为你的误差范围可能就有2.5%左右。当然误差的范围和你选定的置信度相关（Confidence Level），这里由于时间的限制我就不细说了(请参考：如何计算置信区间 )。 [...]</p>
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	<item>
		<title>来自：呆聋瞎</title>
		<link>http://www.2beusable.com/how-to-compute-confidence-intervals.html/comment-page-1#comment-125</link>
		<dc:creator>呆聋瞎</dc:creator>
		<pubDate>Thu, 26 Nov 2009 04:14:23 +0000</pubDate>
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		<description>被点名批评了。：P  最近比较忙，现在11月底了，下个月会增加更新频率的。多谢关注。：）</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>被点名批评了。：P  最近比较忙，现在11月底了，下个月会增加更新频率的。多谢关注。：）</p>
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	<item>
		<title>来自：tina</title>
		<link>http://www.2beusable.com/how-to-compute-confidence-intervals.html/comment-page-1#comment-124</link>
		<dc:creator>tina</dc:creator>
		<pubDate>Thu, 26 Nov 2009 03:12:18 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://dogvscatlucas.12.112idc.com/?p=507#comment-124</guid>
		<description>学习了，我只懂得采集数据，分析用户数据还不会，关注你的网站学习，期望经常更新</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>学习了，我只懂得采集数据，分析用户数据还不会，关注你的网站学习，期望经常更新</p>
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