So berechnen Sie die Fehlerspanne
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Viele Male politische Umfragen und andereAnwendungen der Statistikgeben ihre Ergebnisse mit einer Fehlerspanne an. Es ist nicht ungewöhnlich, dass eine Meinungsumfrage besagt, dass ein bestimmter Prozentsatz der Befragten zuzüglich und abzüglich eines bestimmten Prozentsatzes Unterstützung für ein Thema oder einen Kandidaten hat. Es ist dieser Plus- und Minusterm, der die Fehlerspanne darstellt. Aber wie wird die Fehlerspanne berechnet? Für ein einfache Zufallsstichprobe Bei einer ausreichend großen Grundgesamtheit ist die Spanne oder der Fehler eigentlich nur eine Wiederholung der Größe der Stichprobe und des verwendeten Konfidenzniveaus.
Die Formel für die Fehlerspanne
Im Folgenden verwenden wir die Formel für die Fehlerspanne. Wir planen für den schlimmstmöglichen Fall, in dem wir keine Ahnung haben, wie hoch die tatsächliche Unterstützung der Themen in unserer Umfrage ist. Wenn wir eine Vorstellung von dieser Zahl hätten, möglicherweise durch frühere Umfragedaten, würden wir am Ende eine geringere Fehlerquote haben.
Die Formel, die wir verwenden, lautet: UND = Mit A'2/(2√n)
Das Vertrauensniveau
Die erste Information, die wir zur Berechnung der Fehlerspanne benötigen, besteht darin, zu bestimmen, welches Vertrauensniveau wir wünschen. Diese Zahl kann ein beliebiger Prozentsatz kleiner als 100 % sein, aber die gebräuchlichsten Konfidenzniveaus sind 90 %, 95 % und 99 %. Von diesen dreien wird das 95%-Niveau am häufigsten verwendet.
Wenn wir das Konfidenzniveau von eins abziehen, erhalten wir den für die Formel benötigten Wert von Alpha, geschrieben als α.
Der kritische Wert
Der nächste Schritt bei der Berechnung der Spanne oder des Fehlers besteht darin, den geeigneten kritischen Wert zu finden. Dies wird durch den Begriff angedeutet Mit A'2in obiger Formel. Da wir von einer einfachen Zufallsstichprobe einer großen Population ausgegangen sind, können wir die verwenden Standardnormalverteilung von Mit -Ergebnisse.
Angenommen, wir arbeiten mit einem Vertrauensniveau von 95 %. Wir wollen nachschlagen Mit -Punktzahl Mit* für die die Fläche zwischen -z* und z* 0,95 ist. Aus der Tabelle sehen wir, dass dieser kritische Wert 1,96 beträgt.
Wir hätten den kritischen Wert auch auf folgende Weise finden können. Wenn wir in Bezug auf α/2 denken, sehen wir, da α = 1 - 0,95 = 0,05, dass α/2 = 0,025. Wir durchsuchen nun die Tabelle, um die zu finden Mit -Score mit einem Bereich von 0,025 rechts davon. Wir würden mit dem gleichen kritischen Wert von 1,96 enden.
Andere Vertrauensniveaus geben uns andere kritische Werte. Je größer das Vertrauensniveau, desto höher ist der kritische Wert. Der kritische Wert für ein Konfidenzniveau von 90 % mit einem entsprechenden α-Wert von 0,10 beträgt 1,64. Der kritische Wert für ein Vertrauensniveau von 99 % mit einem entsprechenden α-Wert von 0,01 beträgt 2,54.
Probengröße
Die einzige andere Zahl, die wir brauchen, um die Formel zu verwenden, um die zu berechnen Fehlermarge ist der Stichprobengröße , bezeichnet durch n in der Formel. Aus dieser Zahl ziehen wir dann die Quadratwurzel.
Aufgrund der Position dieser Zahl in der obigen Formel, je größer die Stichprobengröße die wir verwenden, desto kleiner ist die Fehlerspanne. Große Stichproben sind daher kleineren vorzuziehen. Da statistische Stichproben jedoch Ressourcen an Zeit und Geld erfordern, gibt es Einschränkungen, wie stark wir die Stichprobengröße erhöhen können. Das Vorhandensein der Quadratwurzel in der Formel bedeutet, dass die Vervierfachung der Stichprobengröße nur die Hälfte der Fehlerspanne ergibt.
Ein paar Beispiele
Um die Formel zu verstehen, schauen wir uns ein paar Beispiele an.
- Wie hoch ist die Fehlerquote für eine einfache Zufallsstichprobe von 900 Personen bei 95 %? Maß an Vertrauen ?
- Durch die Verwendung der Tabelle haben wir einen kritischen Wert von 1,96, und somit beträgt die Fehlerspanne 1,96/(2 √ 900 = 0,03267 oder etwa 3,3 %.
- Wie hoch ist die Fehlerquote für eine einfache Zufallsstichprobe von 1600 Personen bei einem Konfidenzniveau von 95 %?
- Auf dem gleichen Niveau von Vertrauen Als erstes Beispiel ergibt eine Erhöhung des Stichprobenumfangs auf 1600 eine Fehlerspanne von 0,0245 oder etwa 2,5 %.