كيف تجد هامش الخطأ في نتائج الاستطلاع؟

تعد حسابات هامش الخطأ جزءا أساسيا من أي نتائج استطلاع. حتى إذا لم تكن قد أجريت استطلاعا من قبل ، فمن المحتمل أنك رأيت هامش الخطأ معبرا عنه كعلامة زائد ناقص. بعبارات بسيطة ، يوضح مقدار التباين الذي قد يكون هناك عند مقارنة نتائج الاستطلاع بكيفية حدوث الأمور في الواقع.

ما هو هامش الخطأ؟

هامش الخطأ (MoE) هو مفهوم إحصائي يحاول اشتقاق عدم اليقين ومقدار الخطأ في المسح. عادة ما يتم التعبير عن هامش الخطأ كعلامة زائد ناقص بنقاط مئوية (على سبيل المثال ، ±4٪) ، والتي تقرأ على أنها تباين في النتائج.

على سبيل المثال ، إذا كان 50٪ من المستهلكين يفضلون بعض المنتجات ، فإن هامش الخطأ البالغ ±4٪ يعني أن التفضيل الحقيقي يمكن أن يتراوح بين 46٪ إلى 54٪. تعتمد حسابات هامش الخطأ على عدة عوامل ، يمكن أن يؤثر كل منها على مدى قرب نتائجك من الواقع.

كيفية حساب هامش الخطأ

تتطلب جميع حسابات هامش الخطأ ثلاثة مقاييس – حجم السكان ومستوى الثقة وحجم العينة. تؤثر هذه المقاييس الثلاثة على هامش الخطأ بطريقتها الفريدة.

• حجم السكان. العدد الإجمالي (المحتمل) للأشخاص الذين من المفترض أن يمثلهم الاستطلاع أو الدراسة. بمعنى آخر ، إنه المسبح الذي ستجمع منه عينتك. قد يكون حجم السكان هو العدد الإجمالي للمواطنين في بلد ما أو عدد سكان المدينة أو عدد العملاء الذين تخدمهم الشركة.
• مستوى الثقة. إنه يمثل الأداء طويل الأجل لنتائج الاستطلاع الخاصة بك. تم تحديد مستوى الثقة القياسي في الصناعة عند 95٪ أو 99٪. بعبارات بسيطة ، يعني مستوى الثقة أنه إذا كررت الدراسة مرات عديدة بلا حدود ، فإن 95٪ من هذه الدراسات ستحتوي على المتوسط الحقيقي للسكان.
• حجم العينة. العدد الحقيقي للأشخاص الذين شاركوا في الاستطلاع الخاص بك. بمعنى آخر ، هذه هي بيانات الاستطلاع التي لديك.

قبل أن نشرح كيفية حساب هامش الخطأ ، هناك بعض الجوانب الأكثر أهمية لهذه المقاييس الثلاثة.

سيظل حجم السكان ثابتا إلى حد كبير طالما أنك تجري استطلاعات حول نفس الموضوع. في حين أن عدد العملاء أو المواطنين قد يتغير بالفعل بشكل متكرر إلى حد ما ، إلا أن عدد السكان عادة ما يكون عددا كبيرا بما يكفي بحيث لا يتعين عليك حساب التغييرات الطفيفة.

ومع زيادة عدد السكان ، يجب أن يزداد حجم عينتك أيضا. هناك حدود لذلك ، ولكن بشكل عام تمثل أحجام العينات الأكبر السكان بشكل أفضل بسبب قانون الأعداد الكبيرة. ومع ذلك ، فإنه يعتمد أيضا بشكل كبير على مستوى الثقة.

يحدد مستوى الثقة ، كما ذكرنا ، مدى دقة بيانات دراستك. من ناحية أخرى ، يحدد حجم العينة مدى قرب نتائج دراستك من متوسط السكان الحقيقي. هذا يعني أنه إذا كنت تريد مستوى ثقة أعلى ، فأنت بحاجة إلى حجم عينة أكبر.

العلاقة الرياضية الدقيقة بين مستوى الثقة وحجم العينة معقدة للغاية ، لذلك يكفي معرفة أنهما مرتبطان ببعضهما البعض.

لذلك ، مع وجود جميع المقاييس الثلاثة في متناول اليد ، يمكنك البدء في حساب هامش الخطأ. هناك طريقتان للقيام بذلك.

يمكن حساب هامش الخطأ لتقدير نسبة (مثل عدد الأشخاص الذين يفضلون منتجا أو سياسة أو سلوك). يمكنك القيام بذلك باستخدام صيغة هامش الخطأ أدناه:

Z – درجة Z لمستوى الثقة الذي اخترته. انظر الجدول أدناه للحصول على درجات Z للحصول على تقديرات مستوى الثقة الأكثر شيوعا.

ف – نسبة العينة. يمكنك الحصول على نسبة العينة بقسمة عدد الردود الإيجابية (أو السلبية) على إجمالي عدد الردود في نتائج الاستطلاع.

ن – حجم العينة.

إذا كنت تقدر متوسطا (مثل متوسط العمر والدخل وما إلى ذلك) ، فسيتعين عليك استخدام صيغة هامش خطأ مختلفة:

يظل Z و n كما هو – درجة Z وحجم العينة. سيجما (σ) هو الانحراف المعياري للسكان. إذا لم يكن أحدها متاحا، فغالبا ما يتم استخدام الانحراف المعياري لبيانات الاستطلاع كتقدير.

أخيرا ، يمكنك دائما العثور على حاسبة هامش الخطأ عبر الإنترنت حيث سيتعين عليك فقط توصيل بياناتك. قد يأتي بعضها أيضا مع ميزات إضافية مثل حساب حجم العينة. ومع ذلك ، قد تضطر إلى العثور على حاسبة هامش الخطأ التي تناسب احتياجاتك لأن بعضها سيعمل فقط من أجل النسب والبعض الآخر فقط من أجل الوسائل.

كيفية تقليل هامش الخطأ

إذا كنت قد تلاعبت باستخدام حاسبة هامش الخطأ ، فمن المحتمل أنك لاحظت بالفعل عدة طرق لتقليل هامش الخطأ في الاستطلاع. ومع ذلك ، قد يكون عدد قليل منها ممكنا فقط في حالات محددة.

1. زيادة حجم العينة

تعد زيادة حجم العينة هي الطريقة الأكثر مباشرة لتقليل هامش الخطأ. ومع ذلك ، فإن هامش الخطأ يتناسب عكسيا مع حجم العينة ، والذي له تأثير مزدوج. إذا كان حجم العينة الأولية صغيرا نسبيا ، فحتى الزيادات الطفيفة يمكن أن تؤثر بشكل كبير على هامش الخطأ الخاص بك.

ومع ذلك ، فإن العكس هو الصحيح أيضا. سيكون إجراء تحسينات على هامش الخطأ عندما يكون لديك بالفعل حجم عينة كبير أكثر صعوبة حيث ستحتاج إلى إضافة الكثير من المستجيبين لتحريك الإبرة.

لذا ، فإن زيادة حجم العينة تكون أكثر فاعلية إذا بدأت صغيرا. خلاف ذلك ، من المحتمل أن تجعل قيود الموارد الطريقة أقل قابلية للتطبيق من غيرها.

2. تقليل مستوى الثقة

طريقة أخرى واضحة هي تقليل مستوى الثقة. يعني تقليله أنك ستحتاج إلى حجم عينة أصغر للحصول على نفس هامش الخطأ. إذا حافظت على نفس الرقم ، ولكنك قللت من مستوى الثقة ، فستقلل من هامش الخطأ أيضا.

لسوء الحظ ، هذا له أيضا عيب كبير – تصبح نتائج دراستك أقل موثوقية ودقة مع انخفاض مستوى الثقة. لذلك ، في حين أن هامش الخطأ الخاص بك قد يكون أقل ، فإن احتمال دقة نتائجك أقل.

3. تقليل التباين (ينطبق فقط على الوسائل)

إذا كان الاستطلاع يقيس الوسائل (على سبيل المثال ، الدخل والعمر والطول وما إلى ذلك) ، فيمكنك إعادة صياغة عينتك لتقليل التباين في النتائج.

على سبيل المثال ، يمكن اختيار عينة أكثر تجانسا (في بعض المقاييس الأخرى مثل ملكية الأسرة) ، ومع ذلك ، قد تؤثر على الاستنتاجات المحتملة للمسح.

هناك طريقة أخرى لتقليل التباين وهي مراجعة أسئلة الاستطلاع لإزالة أو تعديل تلك التي لديها مجال للتفسير.

4. التصحيح السكاني المحدود (FPC)

طريقة أخرى مقيدة إلى حد ما ، عادة ما يتم استخدام FPC عندما يكون حجم العينة 5٪ أو أكثر من إجمالي السكان. يمكن أن تكون الآلية الأساسية لكيفية عمل FPC معقدة ، ولكن يمكن تفسيرها جزئيا من خلال القياس.

عندما يكون لديك مجموعة قياسية من أوراق اللعب (52 بطاقة في المجموع) ، يتم توزيع احتمالية سحب بطاقة من أي بدلة بالتساوي (13/52 لكل مجموعة). إذا قمت بسحب 4 قلوب من المجموعة (48 بطاقة متبقية) ، فإن احتمالية رسم المجموعات الثلاث المتبقية بشكل عشوائي تزداد (13/48) بينما تقل احتمالية رسم القلوب (8/48).

يعمل تصحيح السكان المحدود بطريقة مماثلة – إذا لم يكن عدد سكانك لانهائيا ، فإن كل مستجيب في الاستطلاع الخاص بك يقلل من عدد المجهولين في السكان. بمجرد وصولك إلى 5٪ من السكان في حجم العينة ، تبدأ التأثيرات في أن تصبح واضحة بشكل متزايد.

على سبيل المثال ، إذا كنت ستقوم بمسح 75٪ من السكان ، فإن احتمال أن يقلب ال 25٪ المتبقين النتائج تماما ضئيل للغاية. سيؤدي تعديل FPC أيضا إلى تقليل هامش الخطأ لنتائجك بشكل كبير.

استنتاج

هامش الخطأ هو جزء أساسي من الاستطلاعات. في حين أنه أمر لا مفر منه ولا مفر منه ، إلا أن هناك طرقا عديدة لتقليله عن طريق العبث بالاستطلاع والعينة الخاصة بك. ومع ذلك ، هناك العديد من الطرق الأخرى لتقليل هامش الخطأ ، مثل استخدام تقنيات الترجيح أو استخدام طرق أخذ العينات المختلفة.