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z के बजाय t कब लेना चाहिए?

जब भी आपने मानक विचलन उसी नमूने से आँका हो, जो लगभग हमेशा होता है। z लेने का मतलब यह मान लेना है कि आबादी वाला आँकड़ा आपको पहले से पता है, और वह पता होता तो माध्य भी शायद पता होता। इसे ग़लत करने की सज़ा ठीक तब सबसे बड़ी होती है जब आपका नमूना सबसे छोटा हो।

क्या 95% अंतराल का मतलब 95% संभावना है कि जवाब इसी में है?

नहीं, हालाँकि लगभग हर कोई इसे ऐसे ही पढ़ता है। सच्चा मान एक टिका हुआ आँकड़ा है और उसकी कोई संभावना होती ही नहीं। जो यादृच्छिक है वह अंतराल है: अध्ययन कई बार दोहराइए और इसी तरह बने अंतरालों में से 95% में सच्चा मान होगा। यह वाला या तो रखता है या नहीं रखता।

अनुपात के लिए यह दो अंतराल क्यों दिखाता है?

क्योंकि पाठ्यपुस्तकों वाला वाल्ड अंतराल एक अनुमान भर है जो 0% या 100% के पास और छोटे नमूनों पर टूट जाता है, और कभी-कभी शून्य से नीचे या एक से ऊपर की सीमाएँ बना देता है। विल्सन स्कोर अंतराल निकालने में मुश्किल से ही ज़्यादा कठिन है, दायरे से बाहर जा ही नहीं सकता, और कहीं ज़्यादा सटीक है। बताने लायक़ यही है।

आँकड़े आने से पहले नमूने का आकार कैसे तय करूँ?

आपको फैलाव का एक अनुमान चाहिए, जो आम तौर पर किसी पायलट अध्ययन या पहले के काम से आता है। अनुपात के लिए 50% मान लेने से सबसे बड़ा और इसलिए सबसे सुरक्षित नमूना आकार निकलता है। फिर तय कीजिए कि कितनी त्रुटि सीमा आपको चल जाएगी, और यह पन्ना आपको n दे देता है।

सीमित आबादी वाला सुधार क्या है?

जब आपका नमूना पूरी आबादी का एक बड़ा हिस्सा हो, तो आपको आम सूत्र के बताए से कम लोग चाहिए। 500 की आबादी में से 369 का सर्वेक्षण ज़रूरत से बहुत ज़्यादा है; 213 वही काम कर देते हैं। यह सिर्फ़ तभी मायने रखता है जब आबादी छोटी हो, और कुछ दसियों हज़ार से ऊपर इसे छोड़ दिया जाता है।

यह किन चीज़ों का हिसाब नहीं रखता?

नमूना त्रुटि को छोड़कर सबका। यह मानकर चलता है कि नमूना सरल यादृच्छिक है। यह जवाब न मिलने का झुकाव, ख़राब ढंग से लिखा गया सवाल, ऐसा नमूना ढाँचा जिसमें कुछ लोग छूट गए, या क्लस्टरिंग, इनमें से कुछ नहीं देख सकता। असली सर्वेक्षणों में ये सब आम तौर पर त्रुटि सीमा से ज़्यादा जवाब हिलाते हैं, और कोई सूत्र आपको यह नहीं बताएगा।