Comment interpréter la marge d'erreur dans les statistiques

Vous avez probablement entendu ou vu de tels résultats: “ Cette enquête statistique avait une marge d'erreur de plus ou moins 3 points de pourcentage ”. Qu'est-ce que cela signifie? La plupart des enquêtes sont basées sur des informations recueillies auprès d'un échantillon de personnes, et non pas l'ensemble de la population (car un recensement serait). Une certaine quantité d'erreur est lié à se produire - pas dans le sens de l'erreur de calcul (bien qu'il puisse y avoir une certaine de ce que, aussi) mais dans le sens de l'erreur d'échantillonnage, qui est l'erreur qui se produit simplement parce que les chercheurs ne demandent pas tout le monde. La marge d'erreur est censé mesurer le montant maximal par lequel les résultats de l'échantillon sont attendus diffèrent de ceux de la population réelle. Parce que les résultats de la plupart des questions de l'enquête peuvent être rapportés en termes de pourcentages, la marge d'erreur apparaît le plus souvent sous forme de pourcentage, ainsi.




Comment interprétez-vous une marge d'erreur? Supposons que vous savez que 51% des personnes de l'échantillon disent qu'ils envisagent de voter pour Mme Calcul à la prochaine élection. Maintenant, projeter ces résultats à l'ensemble de la population de vote, vous auriez à additionner et à soustraire la marge d'erreur et de donner un éventail de résultats possibles afin d'avoir suffisamment de confiance que vous combler le fossé entre votre échantillon et la population. En supposant une marge d'erreur de plus ou moins 3 points de pourcentage, vous seriez assez confiant que entre 48% (= 51% - 3%) et 54% (= 51% + 3%) de la population va voter pour Mme Calcul à l'élection, sur la base des résultats de l'échantillon. Dans ce cas, Mme calculs peut obtenir un peu plus ou un peu moins de la majorité des voix et pourrait gagner ou perdre les élections. Cela est devenu une situation familière au cours des dernières années, lorsque les médias veulent présenter les résultats le soir des élections, mais basé sur les premiers résultats de sortie des bureaux de vote, l'élection est “ trop proche pour appeler ”.

La marge d'erreur des mesures accuracy- il ne mesure pas la quantité de biais qui peuvent être présents. Résultats qui semblent numériquement scientifique et précise ne signifient rien si elles ont été recueillies d'une manière biaisée.


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