Was die Fehlerquote informiert Sie über eine statistische Stichprobe

Wenn Sie statistische Ergebnisse der Umfrage lesen, ohne dass die Fehlerquote zu kennen, oder MOE, Sie sind nur ein Teil der Geschichte zu bekommen. Umfrageergebnisse selbst (ohne MOE) sind nur ein Maß dafür, wie die Sample von ausgewählten Personen über die themen- fühlten sie reflektieren nicht, wie die gesamte Bevölkerung kann gefühlt haben, mussten sie alle gebeten worden. Die Fehlerquote hilft Ihnen schätzen, wie nah Sie an die Wahrheit über die Bevölkerung auf Ihre Beispieldaten basieren.

genau Ergebnisse auf einer Stichprobe nicht bekommen, denn wenn man eine Probe nehmen Sie Informationen werden nicht von jeder in der Bevölkerung auf der Grundlage der gleiche wie das, was Sie für die gesamte Bevölkerung gefunden haben würde. Wenn jedoch die Studie richtig gemacht wird, sollten die Ergebnisse der Probe, nahe zu sein, und repräsentativ für die tatsächlichen Werte für die gesamte Bevölkerung, mit einem hohen Maß an Vertrauen.

Die MOE bedeutet nicht, dass jemand aus einem mistake- heißt es nur, dass Sie nicht jeder Probe in der Bevölkerung haben bekommen, so dass Sie erwarten, dass Ihre Probe ergibt sich aus dieser Population um einen bestimmten Betrag zu variieren. Mit anderen Worten, bestätigen Sie, dass Sie Ihre Ergebnisse mit nachfolgenden Proben ändern und sind nur mit einer Genauigkeit innerhalb eines bestimmten Bereichs - die mit der Fehlerspanne berechnet werden kann.

Betrachten wir ein Beispiel für die Art der Erhebung von einigen der führenden Forschungsorganisationen durchgeführt, wie die Gallup Organization. Nehmen wir an seine jüngste Umfrage 1000 Menschen aus den Vereinigten Staaten abgetastet, und die Ergebnisse zeigen, dass 520 Personen (52%) denken, ist der Präsident einen guten Job machen, im Vergleich zu 48%, die nicht so denken. Angenommen Gallup berichtet, dass diese Umfrage eine Fehlerquote von plus oder minus 3% mit 95% hatte. Nun, wissen Sie, dass die Mehrheit (mehr als 50%) der Menschen in dieser Sample genehmigen des Präsidenten, aber kann man sagen, dass die Mehrheit der alle Amerikaner genehmigen des Präsidenten? In diesem Fall können Sie nicht. Warum nicht?

Sie müssen die Fehlerspanne (in diesem Fall 3%) in den Ergebnissen enthalten. Wenn 52% der diejenigen abgetastet genehmigen des Präsidenten, können Sie erwarten, dass der prozentuale Anteil der Bevölkerung aller Amerikaner die billigen des Präsidenten wird 52% betragen, plus oder minus 3%. Daher ist es plausibel, dass zwischen 49% und 55% aller Amerikaner des Präsidenten zu genehmigen. Das ist so nah, wie Sie mit Ihrer Probe von 1000 erhalten. Aber beachten Sie, dass 49%, wobei das untere Ende dieses Bereichs eine Minderheit darstellt, weil es weniger als 50%. So kann man wirklich nicht definitiv sagen, dass eine Mehrheit der amerikanischen Bevölkerung den Präsidenten unterstützen, basierend auf dieser Probe. Sie können nur sagen, dass Sie 95% sicher sind, dass zwischen 49% und 55% aller Amerikaner den Präsidenten unterstützen, die nicht von einer Mehrheit sein kann oder nicht.

Denken Sie an die Probengröße für einen Moment. Ist es nicht interessant, dass eine Probe von nur 1.000 Amerikaner aus einer Bevölkerung von mehr als 310 Mio. Sie innerhalb von plus oder minus nur 3% auf Ihre Umfrageergebnisse zu führen? Das ist unglaublich! Das bedeutet, dass für große Populationen Sie brauchen nur einen kleinen Teil der gesamten Probe nahe an den wahren Wert zu erhalten (unter der Annahme, wie immer, dass Sie gute Daten und nahm eine Probe, die eine angemessene Vertretung der gesamten Bevölkerung ist). Statistik ist in der Tat ein leistungsfähiges Werkzeug, um herauszufinden, wie die Menschen über Fragen fühlen, was wahrscheinlich ist, warum so viele Menschen Umfragen durchzuführen, und warum sind Sie so oft die Mühe gemacht, sie als gut zu reagieren.