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Vous vous demandez si les résultats de votre enquête sont proches de la population que vous étudiez ? Vous pouvez facilement le savoir à l’aide d’un calculateur de marge d’erreur.
Mais qu’est-ce qu’une marge d’erreur et pourquoi devez-vous la calculer ? Découvrez-le dans ce blog.
En termes statistiques, la marge d’erreur, également connue sous le nom d’intervalle de confiance, est le degré d’erreur du résultat qui différera de la valeur réelle de la population.
En termes simples, il vous indique si le nombre de personnes que vous interrogez est suffisant pour que vous ayez confiance en l’exactitude des données que vous collectez.
La marge d’erreur est la plage de valeurs au-dessus et au-dessous des données statistiques dans un intervalle de confiance. Il vous indique dans quelle mesure le résultat de l’enquête peut varier en fonction des règles de probabilité.
Une marge d’erreur plus élevée signifie un niveau de confiance plus faible reflété dans le résultat d’un sondage, et vice-versa. Il vous aide à comprendre dans quelle mesure l’échantillon de répondants représente fidèlement la population cible.
Par exemple, un niveau de confiance de 95 % avec une marge d’erreur de 3 % implique que vos données statistiques seront supérieures ou inférieures à 3 points de pourcentage par rapport à la valeur réelle de la population dans 95 % des cas.
Cela signifie que si 60 % des répondants répondent « oui » à un sondage avec une marge d’erreur de +/- 3 %, alors les répondants entre 57 et 63 % de la population totale pensent que « oui » est la réponse.
La marge d’erreur la plus couramment acceptée par la plupart des enquêteurs se situe entre 4 % et 8 % au niveau de confiance de 95 %. Elle est influencée par la taille de l’échantillon, la taille de la population et le pourcentage.
La marge d’erreur est utilisée lorsque les chercheurs disposent d’un échantillon aléatoire ou probabiliste. En d’autres termes, les répondants à l’enquête ont été choisis au hasard dans l’ensemble de la population, et chaque membre de la population a une probabilité connue, non nulle, d’être inclus.
Par exemple, une troupe de théâtre a une liste complète de toutes les personnes qui ont acheté des billets pour leurs spectacles au cours de la dernière année. Supposons qu’ils sélectionnent au hasard un échantillon de cette population pour une enquête. Dans ce cas, ils peuvent calculer la marge d’erreur sur le pourcentage de personnes qui ont déclaré être fans du groupe.
Il n’est pas idéal d’utiliser la marge d’erreur si l’échantillon a été sélectionné de manière non aléatoire, par exemple, lorsque vous utilisez un panel de recherche opt-in.
To ensure a successful survey, it is important to be aware of the margin of error. There are two ways you can calculate this – by using the MoE calculator or by manually calculating it.
Let’s look at the statistical formula for identifying the MoE.
Pour assurer le succès d’une enquête, il est important d’être conscient de la marge d’erreur. Il existe deux façons de le calculer : en utilisant le calculateur MoE ou en le calculant manuellement.
Examinons la formule statistique permettant d’identifier le ministère de l’Éducation.
Ici
Étape 1 : Calculez le « p-hat » en divisant le nombre de répondants qui sont d’accord avec l’énoncé de votre sondage par la population totale de l’enquête.
Par exemple, 600/1000 = 60 %
Étape 2 : Trouvez le z-score correspondant au niveau de confiance de l’enquête.
Si le niveau de confiance est de 99 %, le score z est de 2,58.
Étape 3 : Mettez ces paramètres dans la formule à calculer.
OU
Vous pouvez également calculer la marge d’erreur si les paramètres d’une population ou de statistiques sont à votre disposition.
La valeur critique est soit le « t-score » soit le « z-score » de vos données statistiques.
De plus, si vous ne connaissez pas l’écart-type de la population, vous pouvez utiliser un score t, et s’il est connu, vous pouvez utiliser un score z.
Voyons comment vous pouvez utiliser la formule dans un exemple réel.
Par exemple, si une marque de pizza envisage de travailler sur de nouvelles saveurs. Ils mènent donc une enquête sur une population choisie au hasard pour de meilleurs résultats.
Dans ce cas, l’enquête est menée avec une marge d’erreur de « + ou – 3 % » à un niveau de confiance de 95 %. Cela signifie que si l’enquête est menée 100 fois, le résultat statistique se situera dans le pourcentage supérieur ou inférieur au pourcentage rapporté 95 fois sur 100.
La marque découvre alors que 50 % des participants répondent en disant que la nouvelle saveur est « très bonne ». Cela signifie qu’avec un niveau de confiance de 95 % et une marge d’erreur de plus ou moins 3 %, on peut supposer sans risque de se tromper que les participants qui ont déclaré que les saveurs de pizza sont « très bonnes » se situeront entre 47 et 53 % la plupart du temps (95 %).
Rassemblons les valeurs pour calculer la marge d’erreur. La population totale est de 1000 personnes, alors que seulement 500 ont accepté les nouvelles saveurs de pizza. Ainsi, la taille de l’échantillon est de 500. Avec un niveau de confiance de 95 %, mettez toutes les valeurs sur la formule.
Vous recevrez que la marge d’erreur était de plus ou moins 3 %
La taille de l’échantillon correspond au nombre de personnes dont vous recevez les réponses. Comme nous l’avons appris, la détermination de la marge d’erreur nous aide à comprendre si la taille de l’échantillon de l’enquête est appropriée.
Si la marge d’erreur semble trop grande, envisagez d’augmenter la taille de l’échantillon afin que les attitudes de la population interrogée correspondent davantage à celles de l’ensemble de la population. C’est pourquoi il est important d’envoyer des sondages à une large population car tout le monde ne répondra pas. Probablement 15% des personnes choisies au hasard répondront.
Il est donc préférable de maintenir l’équilibre entre la marge d’erreur et le niveau de confiance avec une population nombreuse.
Voici les types de méthodes d’ échantillonnage que vous pouvez envisager :
Si la marge d’erreur est plus grande, le chercheur doit augmenter la taille de l’échantillon. Comme le montre le tableau, il diminue avec l’augmentation de la taille de l’échantillon.
Un échantillon de 50 personnes a une marge d’erreur de +/- 14 %. La différence dans la marge d’erreur décroissante est assez importante entre les tailles d’échantillon de 50 à 1500.
Maintenant que vous savez comment il est calculé et comment il affecte vos résultats, apprenons à le réduire pour améliorer la fiabilité de vos données.
Lire aussi : Accélérez la recherche par sondage avec Voxco Audience
Réduire votre marge d’erreur est un moyen sûr d’augmenter la fiabilité de vos sondages et d’assurer des résultats plus précis.
Voici les étapes que vous devez suivre pour réduire l’erreur de marge dans vos sondages :
Identifiez l’échantillon pour l’ensemble de votre population afin de savoir si votre marge d’erreur est la bonne.
Établissez le pourcentage de précision que vous souhaitez obtenir avec votre sondage en mesurant à la fois la marge d’erreur et le niveau de confiance de votre échantillon.
Décidez du nombre de personnes que vous devrez interroger pour votre projet de recherche. N’oubliez pas de ne considérer comme faisant partie de votre échantillon que les répondants qui ont répondu au sondage.
Le taux de réponse est le pourcentage de répondants réels parmi ceux qui ont reçu votre sondage. Faites une supposition éclairée. Si vous échantillonnez une population aléatoire, une estimation prudente est qu’environ 10 % à 15 % répondront à l’enquête. Jetez un coup d’œil à vos sondages précédents pour vérifier quel est votre taux habituel.
Une fois que vous avez suivi ces étapes, vous arrivez au nombre total de personnes à interroger.
À partir du pourcentage obtenu à l’étape 4, vous saurez à combien de personnes vous devez envoyer l’enquête afin d’obtenir suffisamment de réponses complètes.
Le calculateur de marge d’erreur est un moyen de mesurer l’efficacité de votre enquête. Plus la marge d’erreur est étroite, plus vous pouvez avoir confiance dans les résultats. Plus la marge d’erreur est grande, plus les opinions de l’ensemble de la population sont éloignées.
Le biais d’échantillonnage ou de sélection et la sous-représentation de la population peuvent conduire à des résultats inexacts ou trompeurs. Comme il est souvent difficile d’étudier l’ensemble de la population en raison de nombreuses contraintes, l’utilisation d’un panel d’études de marché comme Voxco Audience peut aider à surmonter les facteurs entraînant un échantillon inexact de MoE élevé.
L’une des principales solutions pour réduire la marge d’erreur est d’augmenter la taille de l’échantillon. Et c’est l’un des avantages qui nous amène à l’utilisation de panels d’études de marché.
Un panel d’études de marché maintient un panel diversifié de répondants, y compris des emplacements géographiques, des données démographiques et des antécédents variés. Cela vous permet d’accéder à un large éventail de perspectives et d’expériences en créant un échantillon à l’aide d’un panneau.
Voxco Audience offre un accès à 10 millions de répondants et vous permet de créer un échantillon représentatif à l’aide de 90+ données et points de profilage. Créez un échantillon de grande taille pour réduire la marge d’erreur.
Le panel d’études de marché vous aide à surmonter la sous-représentation. Ciblez des caractéristiques spécifiques lors de la sélection d’un échantillon pour vous assurer que votre échantillon représente non seulement la population totale, mais réduit également la probabilité de biais de non-réponse.
Voxco Audience vous offre une vaste place de marché pour sélectionner les répondants qui répondent à vos besoins en matière d’enquête.
Trouvez les répondants les mieux adaptés à l’enquête à l’aide de Voxco Audience.
En accédant à un panel diversifié et représentatif, vous pouvez recueillir des informations sur un large éventail de perspectives, d’expériences, d’attentes et de besoins. Un panel d’études de marché vous permet également de recueillir des données sans erreur et d’éliminer les fraudes potentielles.
Voxco Audience vous donne accès à des personnes interrogées qui ont fait l’objet d’une vérification et qui ont consenti à participer à l’enquête. Tirez parti de la détection des bots, du filtrage, de la détection IP, de la déduplication, des liens d’enquête cryptés et bien plus encore pour identifier les comportements suspects et maintenir l’intégrité de la recherche. Promesses de qualité des données d’audience de Voxco.
Comprendre et minimiser la marge d’erreur est essentiel pour mener des recherches précises. Un
L’échantillon représentatif est crucial pour réduire le MoE et vous assurer que vous pouvez généraliser les résultats de votre enquête à l’ensemble de la population. L’utilisation d’outils tels que Voxco Audience peut vous aider à obtenir un échantillon plus représentatif, à permettre un échantillonnage ciblé et à rationaliser vos recherches.
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