De foutenmarge is een essentieel concept voor het begrijpen van de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van enquêtegegevens. In dit artikel gaan we dieper in op de definitie en berekening ervan en geven we voorbeelden van hoe het in onderzoek wordt gebruikt. We bespreken ook hoe belangrijk het is om rekening te houden met de foutmarge bij het interpreteren van enquêteresultaten en hoe deze de conclusies die uit de gegevens worden getrokken, kan beïnvloeden. Dus of je nu ervaren bent of net begint, dit artikel is een must voor iedereen die de kunst van foutenmarges onder de knie wil krijgen en de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van zijn onderzoek wil waarborgen. Laten we beginnen!
Wat is een foutenmarge?
Definitie:
De foutmarge in de statistiek is de mate van fout in de resultaten van aselecte steekproeftrekking enquêtes. Een hogere foutmarge in statistieken geeft aan dat het minder waarschijnlijk is om te vertrouwen op de resultaten van een enquête of enquête d.w.z. het vertrouwen in de resultaten zal lager zijn om een populatie weer te geven. Het is een zeer belangrijk hulpmiddel in marktonderzoek omdat het het vertrouwensniveau weergeeft dat de onderzoekers moeten hebben in de gegevens die zijn verkregen uit enquêtes.
Een betrouwbaarheidsinterval is de mate van onvoorspelbaarheid bij een specifieke statistiek. Gewoonlijk wordt het gebruikt in combinatie met de foutenmarge om aan te geven hoeveel vertrouwen een statisticus heeft om te beoordelen of de resultaten van een online enquête of online opiniepeiling waardig zijn om de hele populatie te vertegenwoordigen.
Een lagere foutmarge wijst op een hoger betrouwbaarheidsniveau in de geproduceerde resultaten.
Wanneer we een representatieve steekproef selecteren om de volledige populatie te schatten, zal deze een bepaalde mate van onzekerheid hebben. We moeten de echte statistiek afleiden uit de steekproefstatistiek. Dit betekent dat onze schatting dicht bij het werkelijke cijfer zal liggen. Rekening houden met de foutmarge verbetert deze schatting nog verder.
MEER WETEN: Populatie vs Steekproef
Berekening van de foutmarge:
Een goed gedefinieerde populatie is een voorwaarde voor het berekenen van de foutmarge. In de statistiek bestaat een “populatie” uit alle elementen van een bepaalde groep die een onderzoeker wil bestuderen en gegevens wil verzamelen. Deze steekproeffout kan aanzienlijk hoog zijn als de populatie niet gedefinieerd is of als de steekproefselectie niet goed is uitgevoerd.
Elke keer dat een onderzoeker een statistische enquête uitvoert, moet er een foutmarge worden berekend. De universele formule voor een steekproef is de volgende:
waar:
p̂ = steekproefproportie (“P-hat”).
n = steekproefgrootte
z = z-score komt overeen met het gewenste betrouwbaarheidsniveau.
Ben je een beetje in de war? Maak je geen zorgen! Je kunt onze foutmargecalculator gebruiken.
Voorbeeld van berekening van de foutmarge
Wijnproeverijen in wijngaarden zijn bijvoorbeeld afhankelijk van de kwaliteit en smaak van de wijnen die tijdens de sessie worden gepresenteerd. Deze wijnen vertegenwoordigen de hele productie en afhankelijk van hoe goed de bezoekers ze ontvangen, wordt de feedback van hen gegeneraliseerd naar de hele productie.
De wijnproeverij zal alleen effectief zijn als de bezoekers geen patroon hebben, d.w.z. ze worden willekeurig gekozen. Wijn doorloopt een proces om smakelijk te zijn en op dezelfde manier moeten de bezoekers ook een proces doorlopen om effectieve resultaten te leveren.
De meetcomponenten bewijzen of de wijnflessen waardig zijn om de volledige productie van het wijnhuis te vertegenwoordigen of niet. Als een statisticus stelt dat de uitgevoerde enquête een foutmarge zal hebben van plus of min 5% bij een betrouwbaarheidsinterval van 93%. Dit betekent dat als een enquête 100 keer is uitgevoerd onder wijngaardbezoekers, zal de ontvangen feedback binnen een procentdeling hoger of lager zijn dan het percentage dat 93 van de 100 keer is verantwoord.
In dit geval, als 60 bezoekers melden dat de wijnen extreem goed waren. Aangezien de foutmarge plus of min 5% is in een betrouwbaarheidsinterval van 93%, is het veilig om te concluderen dat bij 100 bezoekers 55 of 65 (93%) van de tijd de bezoekers die aangeven dat de wijnen “extreem goed” waren.
Om dit verder uit te leggen, nemen we een voorbeeld van een enquête over vrijwilligerswerk die naar 1000 respondenten werd gestuurd en waarvan er 500 instemden met de stelling in de enquête dat vrijwilligerswerk het leven beter maakt. Bereken de foutmarge voor een betrouwbaarheidsniveau van 95%.
Stap 1: Bereken P-hat door het aantal respondenten dat het eens is met de stelling in de enquête te delen door het totale aantal respondenten. In dit geval, = 500/1000 = 50%
Stap 2: Vind een z-score die overeenkomt met een betrouwbaarheidsniveau van 95%. In dit geval is de z-score 1,96
Stap 3: Bereken door deze waarden in de formule te stoppen
Stap 4: Converteren naar een percentage
Foutmarge in steekproefomvang:
In kanssteekproeftrekking Elk lid van een populatie heeft een kans om geselecteerd te worden om deel uit te maken van de steekproef. Bij deze methode kunnen onderzoekers en statistici leden uit hun onderzoeksgebied selecteren, zodat de foutmarge in de gegevens van deze steekproeven zo klein mogelijk is.
Bij niet-probabiliteitssteekproeven worden steekproeven gevormd op basis van kosteneffectiviteit of gemak en niet op basis van aanvraag en door dit selectieproces kunnen sommige delen van de bevolking worden uitgesloten. Enquêtes zijn alleen effectief als ze leden filteren op basis van hun interesses en toepassing op de enquête die wordt uitgevoerd.
De industriële norm voor het betrouwbaarheidsniveau is 95% en dit zijn de foutmarges voor bepaalde steekproefgrootten:
Zoals in deze tabel is aangegeven, is om de foutmarge tot de helft terug te brengen, bijvoorbeeld van 4 naar 2, de bepaling van de steekproefomvang aanzienlijk verhoogd, van 500 naar 2000. Zoals je vast hebt gemerkt, is de steekproefgrootte omgekeerd evenredig. Tot een steekproefgrootte van 1500 is er een significante afname, maar daarboven vermindert deze afname.
LEER OVER: Steekproefonderzoek
Klaar om je onderzoeksgame naar een hoger niveau te tillen? Word lid van QuestionPro en verhef uw enquêtes van ho-hum naar oh-wow! Met ons gebruiksvriendelijke platform maak je in een mum van tijd enquêtes van professionele kwaliteit. Bovendien heb je met functies als aanpasbare sjablonen, geavanceerde analyses en realtime gegevensverzameling alles wat je nodig hebt om nauwkeurige en betrouwbare gegevens te verzamelen. Mis de pret dus niet. Word vandaag nog gratis lid van QuestionPro en ontdek wat uw klanten, werknemers en gemeenschappen echt denken. Je hebt geen creditcard nodig.
LEER OVER: Analyseniveau
