Usaldusvahemiku laius 32,3 on küllalt suur ja moodustab 76% keskväärtusest. Kui paljusid poode tuleks uurida, kui me tahame, et hinnang oleks täpsem ja usaldusvahemiku laius oleks väiksem kui 40% keskväärtusest? Lahendus: Uuritavate poodide arv peaks olena 19. Kui tahame aga, et usaldusvahemiku laius oleks alla 20%, saame vajaliku valimi mahuks 73. Valimi mahu planeerimisel tuleb algul teha uuritavast üldkogumist proovivalim. Olgu proovivalimi maht n ja standardhälve s. Kui soovime, et usaldusvahemiku laius oleks väiksem kui d, saame meile vajaliku täpsuse saavutamiseks vajaliku valimi suuruse n määrata tingimusest. Kuna aga Studenti tegur t väheneb vaatluste arvu suurenemisel, toimub valimi mahu mõningane ülehindamine. Kui vaatluste sooritamine on väga kallis, ei tohiks 16 ülehindamist lubada ja siis kasutatakse mitmesammulist protseduuri, kusjuures valimi
Usaldusvahemiku määramise täpsus: Suhteline viga E= Väikesed valimid t-jaotus - Väikeste valimite korral valimite keskväärtuste jaotus erineb normaaljaotusest. t-jaotuse kuju sõltub vabadusastmete arvust ν. Vabadusastmete arv on sõltumatute muutujate arv. Valimi standardhälbe leidmisel vabadusastmete arv v=n-1. Väikese valimi korral üldkogumi keskväärtuse usalduspiiride poollaius ∆x = tα /2(v)*(s/√n) Valimi mahu planeerimine - ∆X<=d ⇒ n>=(tα/2(v)*s0/d)^2 kus s0 proovivalimi standardhälve, kui soovime et usaldusvahemiku poolvahemik oleks väiksem kui d. Kaheväärtuselise tunnuse usalduspiirid – Suure valimi tingimus – valemit võib kasutada juhul, kui kumbagi väärtust omavate elementide arv on valimis ≥ 5, st kehtib tingimus Kui see tingimus pole täidetud, tuleb kasutada korrigeeritud usalduspiire (nelja lisamise reegel)
annaabi.ee 
