Wie die Fehlerquote in der Statistik zu Interpretieren

Sie haben wahrscheinlich Ergebnisse wie diese gehört oder gesehen: # 147-Diese statistische Erhebung eine Fehlermarge von plus oder minus 3 Prozentpunkte hatte. # 148- Was bedeutet das? Die meisten Umfragen basieren auf Informationen aus einer Stichprobe von Personen gesammelt werden, nicht die gesamte Bevölkerung (wie eine Zählung wäre). Ein gewisses Maß an Fehler gebunden ist, auftreten - im Sinne der Berechnungsfehler nicht (obwohl es etwas von dem sein kann, auch) aber im Sinne Stichprobenfehler, Das ist der Fehler, der einfach tritt auf, weil die Forscher nicht jeder zu fragen. Das Fehlermarge soll die maximale Menge zu messen, mit dem die Probenergebnisse erwartet von denen der tatsächlichen Population unterscheiden. Da die Ergebnisse der meisten Umfragefragen können in Prozenten angegeben werden, die Fehlerquote erscheint häufig als Prozentsatz, wie gut.

Wie wird eine Fehlermarge zu interpretieren? Angenommen, Sie wissen, dass 51% der Stichprobe Leute sagen, dass sie für die Frau Berechnung bei den bevorstehenden Wahlen zu stimmen planen. Nun, diese Ergebnisse auf die gesamte Wahlbevölkerung vorsteht, müsste man hinzufügen, und die Fehlerquote zu subtrahieren und eine Reihe möglicher Ergebnisse geben, um genügend Vertrauen haben, dass Sie die Lücke zwischen Ihrer Probe sind überbrücken und die Bevölkerung. eine Fehlermarge von plus oder minus 3 Prozentpunkte Gesetzt, würden Sie ziemlich sicher sein, dass zwischen 48% (= 51% - 3%) für Frau Berechnung und 54% (= 51% + 3%) der Bevölkerung stimmen bei der Wahl auf die Probenergebnisse, bezogen. In diesem Fall kann Frau Berechnung erhalten etwas mehr oder etwas weniger als die Mehrheit der Stimmen und könnte entweder die Wahl gewinnen oder verlieren. Dies hat eine vertraute Situation in den letzten Jahren, als die Medien in der Wahlnacht zu berichten Ergebnisse wollen, aber auf ein vorzeitiges Ausscheiden Umfrageergebnisse basieren, die Wahl ist # 147 zu nahe nennen # 148.

Die Fehlerquote Maßnahmen accuracy- es nicht die Höhe der Vorspannung nicht messen, die vorhanden sein können. Ergebnisse, die numerisch wissenschaftliche und präzise aussehen bedeuten nichts, wenn sie in einer vorgespannten Weise gesammelt wurden.