Quando uma margem de erro é reportada em uma pesquisa, ela se refere à margem de erro máxima para todas as porcentagens usando a amostra completa da pesquisa. Se a estatística é uma porcentagem, a margem de erro máxima pode ser calculada como o raio do intervalo de confiança para uma porcentagem de 50%.
Em estatística, o erro amostral é o erro causado por observar uma amostra em vez da população inteira. O erro amostral é a diferença entre uma estatística amostral usada para estimar um parâmetro populacional e o valor real, mas desconhecido do parâmetro.
Como calcular a margem de erro
ERRO AMOSTRAL: diferença entre o valor que a estatística pode acusar e o verdadeiro valor do parâmetro que se deseja estimar. ERRO AMOSTRAL TOLERÁVEL: quanto um pesquisador admite errar na avaliação dos parâmetros de interesse numa população.
A diferença entre o valor obtido com a amostra e o valor verdadeiro obtido com a população toda é chamada de erro amostral. É impossível saber exatamente quanto vale o erro amostral, dado que o valor verdadeiro é desconhecido (lembre-se que foi exatamente isso que motivou o uso de uma amostra!).
Como já foi dito, conhecer a margem de erro ajuda a entender se o tamanho da amostra da pesquisa é adequado. Se achar que a margem de erro é grande demais, você pode aumentar o tamanho da amostra para que as posturas da população entrevistada correspondam ainda mais às da população total.
O cálculo de tamanho da amostra e margem de erro depende do desvio padrão da média. Isto significa que depende da média e do tipo de pergunta escolhido. Começamos por escolher a pergunta de múltipla escolha como padrão, mas como fica a média?
A margem de erro indica basicamente a exatidão dos resultados, pois, quanto menor a margem de erro, maior a exatidão. Existem muitas fórmulas para calcular a margem de erro, e este artigo lhe mostrará as três equações mais comuns e simples.
A equação F (Zγ) = 1 – α / 2 é resolvida por meio das tabelas da distribuição normal (acumulada) F ou por meio de um aplicativo de computador que possui a função gaussiana inversa tipificada F -1 . Zγ = G -1 (1 – α / 2). 4.- Finalmente, esta fórmula é aplicada para o erro de amostragem com um nível de confiabilidade γ:
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