La marge d’erreur est un concept essentiel pour comprendre la précision et la fiabilité des données d’enquête. Dans cet article, nous examinerons de plus près sa définition et son calcul, tout en donnant des exemples d’utilisation dans la recherche. Nous discuterons également de l’importance de la marge d’erreur lors de l’interprétation des résultats d’une enquête et de la manière dont elle peut affecter les conclusions tirées des données. Ainsi, que vous soyez expérimenté ou que vous commenciez à peine votre parcours, cet article est une lecture incontournable pour tous ceux qui souhaitent maîtriser l’art de la marge d’erreur et garantir l’exactitude et la fiabilité de leurs recherches. C’est parti !
Qu’est-ce qu’une marge d’erreur ?
Définition:
La marge d’erreur en statistique est le degré d’erreur dans les résultats obtenus par échantillonnage aléatoire enquêtes. Une marge d’erreur plus élevée dans les statistiques indique qu’il est moins probable que l’on puisse se fier aux résultats d’une enquête. enquête ou sondage c’est-à-dire que la confiance dans les résultats sera plus faible pour représenter une population. Il s’agit d’un outil essentiel pour étude de marché car elle décrit le niveau de confiance que les chercheurs doivent avoir dans les données obtenues à partir des enquêtes.
Un intervalle de confiance est le niveau d’imprévisibilité d’une statistique spécifique. Habituellement, il est utilisé en association avec la marge d’erreur pour indiquer la confiance qu’a un statisticien pour juger si les résultats d’une enquête en ligne ou d’un sondage en ligne sont dignes de représenter l’ensemble de la population.
Une marge d’erreur plus faible indique un niveau de confiance plus élevé dans les résultats obtenus.
Lorsque nous sélectionnons un échantillon représentatif pour estimer une population complète, il comporte un certain degré d’incertitude. Nous devons déduire la statistique réelle de la statistique de l’échantillon. Cela signifie que notre estimation sera proche du chiffre réel. La prise en compte de la marge d’erreur améliore encore cette estimation.
EN SAVOIR PLUS : Population et échantillon
Calcul de la marge d’erreur :
Une population bien définie est une condition préalable au calcul de la marge d’erreur. En statistique, une « population » comprend tous les éléments d’un groupe particulier qu’un chercheur a l’intention d’étudier et de collecter des données. Cette erreur d’échantillonnage peut être considérablement élevée si la population n’est pas définie ou si le processus de sélection de l’échantillon n’est pas effectué correctement.
Chaque fois qu’un chercheur effectue une enquête statistique, il doit calculer la marge d’erreur. La formule universelle pour un échantillon est la suivante :
où :
p̂ = proportion de l’échantillon (« P-hat »).
n = taille de l’échantillon
z = le score z correspond aux niveaux de confiance souhaités.
Vous vous sentez un peu perdu ? Ne vous inquiétez pas ! Vous pouvez utiliser notre calculateur de marge d’erreur.
Exemple de calcul de la marge d’erreur
Par exemple, les séances de dégustation de vins organisées dans les vignobles dépendent de la qualité et du goût des vins présentés au cours de la séance. Ces vins représentent l’ensemble de la production et, en fonction de l’accueil réservé par les visiteurs, le retour d’information est généralisé à l’ensemble de la production .
La dégustation de vin ne sera efficace que si les visiteurs n’ont pas de modèle, c’est-à-dire s’ils sont choisis au hasard. Le vin passe par un processus pour être agréable à boire et, de la même manière, les visiteurs doivent également passer par un processus pour obtenir des résultats efficaces.
Les éléments de mesure permettent de déterminer si les bouteilles de vin sont dignes de représenter l’ensemble de la production de la cave ou non. Si un statisticien déclare que l’enquête réalisée aura une marge d’erreur de plus ou moins 5 % avec un intervalle de confiance de 93 %. Cela signifie que si un enquête a été menée 100 fois auprès de visiteurs du vignoble, les commentaires reçus seront supérieurs ou inférieurs d’une division de pourcentage au pourcentage comptabilisé 93 fois sur 100.
Dans ce cas, si 60 visiteurs déclarent que les vins étaient extrêmement bons. Comme la marge d’erreur est de plus ou moins 5 % dans un intervalle de confiance de 93 %, sur 100 visiteurs, on peut conclure que les visiteurs qui commentent que les vins étaient « extrêmement bons » seront 55 ou 65 (93 %) du temps.
Pour expliquer cela plus en détail, prenons l’exemple d’une enquête sur le bénévolat qui a été envoyée à 1 000 répondants, dont 500 ont accepté l’affirmation de l’enquête selon laquelle le bénévolat rend la vie meilleure. Calculer la marge d’erreur pour un niveau de confiance de 95%.
Étape 1 : calculer le P-hat en divisant le nombre de personnes interrogées qui sont d’accord avec l’affirmation de l’enquête par le nombre total de personnes interrogées. En l’occurrence, = 500/1000 = 50%
Étape 2 : Trouver le score z correspondant à un niveau de confiance de 95 %. Dans ce cas, le score z est de 1,96.
Étape 3 : Calculer en introduisant ces valeurs dans la formule
Étape 4 : Conversion en pourcentage
Marge d’erreur dans les tailles d’échantillons :
Dans le cadre d’un échantillonnage probabiliste Chaque membre d’une population a une probabilité d’être sélectionné pour faire partie de l’échantillon. Dans cette méthode, les chercheurs et les statisticiens peuvent sélectionner des membres de leur domaine de recherche de manière à ce que la marge d’erreur dans les données obtenues à partir de ces échantillons soit la plus faible possible.
Dans l’échantillonnage non probabiliste, les échantillons sont constitués en fonction du rapport coût-efficacité ou de la commodité. commodité et non sur la base d’une candidature et, en raison de ce processus de sélection, certaines catégories de la population peuvent être exclues. Les enquêtes ne seront efficaces que si l’on filtre les membres en fonction de leurs intérêts et de leur application à l’enquête en cours.
La norme industrielle pour le niveau de confiance est de 95% et ce sont les pourcentages de la marge d’erreur pour certaines tailles d’échantillon d’enquête :
Comme l’indique ce tableau, pour réduire la marge d’erreur de moitié, par exemple de 4 à 2, la détermination de la taille de l’échantillon a été considérablement augmentée, de 500 à 2000. Comme vous avez dû le constater, la taille de l’échantillon est inversement proportionnelle à celle-ci. Jusqu’à des tailles d’échantillon de 1500, il y a une diminution significative, mais au-delà, cette diminution s’atténue.
APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR L’ÉCHANTILLONNAGE D’ENQUÊTE : L’échantillonnage des enquêtes
Prêt à passer à la vitesse supérieure en matière de recherche ? Rejoignez QuestionPro et faites passer vos enquêtes de l’ordinaire à l’extraordinaire ! Grâce à notre plateforme conviviale, vous pourrez créer des enquêtes de qualité professionnelle en un rien de temps. De plus, grâce à des fonctionnalités telles que des modèles personnalisables, des analyses avancées et la collecte de données en temps réel, vous disposerez de tout ce dont vous avez besoin pour recueillir des données précises et fiables. Ne manquez pas de vous amuser. Rejoignez gratuitement QuestionPro dès aujourd’hui et commencez à découvrir ce que pensent vraiment vos clients, vos employés et vos communautés. Aucune carte de crédit n’est nécessaire.
APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR LE SUJET : Niveau d’analyse
