Un sondaggio è un valido strumento di valutazione quando viene selezionato un campione e le informazioni possono essere generalizzate a una popolazione più ampia. Tuttavia, c’è un elemento che devi tenere in considerazione: la intervallo di confidenza della tua ricerca.
La chiave della validità di qualsiasi sondaggio è la casualità. È fondamentale che gli intervistati siano scelti in modo casuale affinché i risultati del sondaggio possano rappresentare l’intera popolazione.
Il grado di rappresentatività del campione rispetto alla popolazione è misurato da due importanti statistiche: il margine di errore e il margine di errore. margine di errore e l “intervallo o il livello di confidenza dell” indagine. In questo articolo ti illustreremo nel dettaglio in cosa consiste il secondo e cosa devi tenere in considerazione.
Che cos “è l” intervallo di confidenza?
L’intervallo di confidenza complessivo è la media di una stima, tenendo conto della variazione maggiore o minore all’interno della stima. Si tratta dell’intervallo di valori previsto, con un certo grado di confidenza, in cui cadranno i valori.
Rappresenta la probabilità che un parametro della popolazione cada tra una serie di valori per una determinata percentuale di volte.
Nell’analisi analisi statisticaIl livello di confidenza più comune è il 95%, ma si possono utilizzare anche altri livelli come il 90% e il 99%. Se si utilizza il 95%, ad esempio, si pensa che 95 volte su 100 la stima rientrerà nei parametri dell’intervallo di confidenza.
Un intervallo di confidenza si riferisce al margine di errore che un ricercatore sperimenterebbe se potesse porre una determinata domanda di ricerca, ad esempio, a ciascun membro della popolazione target e ricevere la stessa risposta che i membri del campione hanno dato nel sondaggio.
Importanza della formula dell’intervallo di confidenza
La definizione di un intervallo di confidenza è importante in termini di probabilità e certezza. La formula descritta sopra permette ai responsabili dell’indagine di stimare con un alto grado di precisione il grado di replicabilità dei risultati e delle aspettative.
Stabilire delle aspettative chiare è una parte importante per capire come un sondaggio viene compreso, come si agisce e quanto può essere accurata una serie di dati iniziali.
Inoltre, la definizione delle aspettative può essere utile quando si effettua un’analisi delle esigenze del cliente. esigenze del cliente.
La formula dell’intervallo di confidenza è utile anche per stabilire la fiducia in un determinato pubblico. Quando si conducono sondaggi e si contattano i clienti, può essere utile capire cosa pensano e come rispondono.
L’intervallo di confidenza ti permette di utilizzare queste informazioni per prevedere con precisione come dovrebbero rispondere agli esperimenti futuri e ti dirà se qualcosa cambia nel pubblico.
Passi per calcolare l’intervallo di confidenza
Per calcolare l’intervallo di confidenza bisogna tenere conto di tre fattori:
- La dimensione del campione che è stato intervistato.
- Il tasso di campionamento (cioè il rapporto tra il campione e la popolazione: un campione di 100 persone da una popolazione di 400 non fornisce la stessa precisione di un campione di 100 persone da una popolazione di 400.000).
- La distribuzione delle risposte: il 50% di soddisfazione non dà la stessa precisione dell’80% di soddisfazione.
Nota che puoi calcolare un intervallo di confidenza in modo efficiente solo se disponi di un campione casuale della popolazione.
Se il tuo campione non è veramente casuale, non puoi fare affidamento sugli intervalli. I campioni non casuali sono solitamente il risultato di qualche difetto nella procedura di campionamento.
Un esempio di questa lacuna è quello di chiamare solo le persone che lavorano durante il giorno, scartando quasi tutti quelli che lavorano. Per la maggior parte degli scopi, non si può presumere che la popolazione non attiva rappresenti accuratamente l’intera popolazione (attiva e passiva).
Dopo aver calcolato l’intervallo di confidenza, assicurati di interpretarlo sempre con parole comprensibili a tutti, in modo che i responsabili delle decisioni possano prendere le decisioni giuste.
Guida all “utilizzo della formula dell” intervallo di confidenza ed esempio
Di seguito ti spieghiamo passo dopo passo come utilizzare la formula dell’intervallo di confidenza. Per questo esempio, utilizzeremo un campione immaginario di persone che effettuano 100 tiri liberi.
1. Trova il risultato medio
La prima informazione di cui hai bisogno è la media del campione. Si tratta del punteggio medio di tutti i partecipanti. Per trovarla, somma tutti i punteggi e dividili per il numero di partecipanti.
Il nostro campione di tiri effettuati è di 75, 80, 75, 80, 80, 90, 75, 85, 75, 75, 90, 80. Sommandoli e dividendoli per il numero totale di tiratori (10), otteniamo 80,5.
Questo significa che, tra tutti i tiratori, il punteggio medio è stato di 80,5. L’intervallo di confidenza calcolerà la certezza di ottenere lo stesso numero medio di colpi nel prossimo esperimento.
2. Calcola la deviazione standard
Dopo aver trovato la media del campione, è necessario calcolare la deviazione standard. Questa sarà la differenza rispetto alla media del campione.
Per trovare la deviazione standard, devi sottrarre la media del campione da ogni singolo risultato e elevare al quadrato ogni risposta. Poi li sommi tutti e prendi la radice quadrata di questo numero. Questa sarà la deviazione standard del campione.
For our example data set, this looks like this: (75 – 80.5)² + (80 – 80.5)² + (75 – 80.5)² + (80 – 80.5)² + (90 – 80.5)² + (75 – 80.5)² + (85 – 80.5)² + (75 – 80. 5)² + (90 – 80.5)² + (80 – 80.5)² = 30.25 + 0.25 + 30.25 + 0.25 + 90.25 + 30.25 + 20.25 + 30.25 + 30.25 + 90.25 + 0.25 = 322.5 ÷ 10 tiratori totali = 32.25.
3. Trova l’errore standard e il margine di errore
Ora puoi utilizzare la media e la deviazione standard del campione per calcolare l’errore standard del tuo studio.
Questo numero indica quanto il campione rappresenti la popolazione totale. Nell “esempio dei tiri liberi, l” errore standard si calcola dividendo la deviazione standard per la dimensione dello studio: 32,25 / 10 = 3,225.
Dopo aver calcolato l’errore standard, puoi facilmente calcolare il margine di errore. Questo ti dice quanto puoi essere sicuro di eseguire lo stesso esperimento per la popolazione totale.
Un margine di errore più ampio significa una minore fiducia nella riproduzione dei risultati. Per trovare questo valore, moltiplica l’errore standard per due. Per i nostri dati, il risultato è: 3,225 x 2 = 6,45.
4. Inserisci i numeri
Una volta ottenuti i numeri, puoi inserirli nella formula e calcolare l’intervallo di confidenza. Assumiamo che il valore Z sia del 95% e quindi 0,95.
Intervallo di confidenza (CI) = ‾X ± Z(S ÷ √n) = 80,5 ± 0,95(32,25 ÷ √10) = 80,5 ± 0,95(32,25 ÷ 3,16) = 80,5 ± 0,95(10,21) = 80,5 ± 9,70 = 90,2, 70,8.
5. Analizzare i risultati
La formula dell’intervallo di confidenza determina la probabilità che i risultati si ripetano nella popolazione totale del campione.
Una maggiore fiducia indica una maggiore probabilità di ripetizione, mentre una minore fiducia indica una minore probabilità di vedere gli stessi risultati.
Grazie a questi numeri, potrai avere un quadro preciso dei limiti dei risultati attesi quando ripeterai l’esperimento. In questo modo potrai analizzare i cambiamenti nella popolazione e i dati attesi.
Il nostro intervallo di confidenza per i tiratori di tiri liberi era compreso tra 90,2 e 70,8 tiri liberi effettuati. Ciò significa che il numero medio di tiri liberi effettuati dovrebbe essere compreso tra questi due valori (con una confidenza del 95%) per l’intera popolazione.
Esempio di utilizzo dell’intervallo di confidenza
Un sondaggio può avere un margine di errore di più o meno il 3% con un livello di confidenza del 95%.
Questi termini significano semplicemente che se il sondaggio venisse condotto 100 volte, i dati si attesterebbero entro un certo numero di punti percentuali sopra o sotto la percentuale riportata in 95 dei 100 sondaggi.
In altre parole, l’azienda X fa un sondaggio tra i clienti e scopre che il 50% degli intervistati dichiara che il servizio clienti è “molto buono”.
Il livello di confidenza è indicato come 95 percento più o meno 3 percento. Questa informazione significa che se il sondaggio venisse condotto 100 volte, la percentuale che afferma che il servizio è “molto buono” sarà compresa tra il 47 e il 53% nella maggior parte dei casi (95%).
Conclusione
Una buona progettazione di un sondaggio cerca di ridurre l’errore di campionamento applicando le statistiche ai campioni casuali. Queste statistiche rappresentano la misura in cui il ricercatore può essere sicuro che il campione del sondaggio sia ragionevolmente valido e affidabile.
Con la formula dell’intervallo di confidenza, puoi prevedere con precisione dove cadranno le persone in base ai risultati precedenti e alla tua stima di confidenza.
Questo può aiutare a prevedere molte cose, dai dati futuri ai cambiamenti nella popolazione. Speriamo che questa guida ti abbia aiutato a scoprire alcune idee importanti per il tuo prossimo esperimento.
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