Calcolatore del margine di errore

Che cosa si intende per margine di errore e come incide sui tuoi dati di indagine?

Trovi sempre corrispondenza tra i risultati delle tue indagini e la popolazione che stai analizzando? Probabilmente no.

Puoi però farti un’idea abbastanza precisa di quanto ci sei vicino utilizzando un calcolatore del margine di errore. Questo pratico strumento ti dirà se il numero di persone che hai sottoposto a indagine è sufficiente per garantirti dati accurati.

Che cos’è il margine di errore in un’indagine?

Il margine di errore, conosciuto anche come intervallo di confidenza, ti dice in quale misura i risultati della tua indagine rispecchiano l’effettivo punto di vista della popolazione complessiva. Ricorda che l’indagine è uno strumento di bilanciamento che ti permette di usare un piccolo gruppo (i rispondenti alla tua indagine) per rappresentarne uno molto più grande (il tuo mercato di riferimento o la popolazione totale).

Puoi pensare al margine di errore come a un modo per misurare il grado di efficacia della tua indagine. Più ridotto è il margine di errore, più affidabili saranno i tuoi risultati. Più ampio è il margine di errore, meno i risultati rispecchieranno il reale punto di vista della popolazione.

Come suggerisce il nome, il margine di errore è un intervallo di valori al di sopra e al di sotto degli effettivi risultati di un’indagine. Ad esempio, un 60% di risposte affermative con un margine di errore del 5% indica che una percentuale compresa tra il 55% e il 65% della popolazione complessiva pensa che la risposta sia "sì".

Ma vediamo come funziona la formula del margine di errore con un esempio concreto.

Calcolo del margine di errore in un’indagine

Immagina di dover decidere tra il Nome A e il Nome B per un nuovo prodotto e che il tuo mercato di riferimento sia costituito da 400.000 potenziali clienti. Questa è la tua popolazione totale.

Decidi di sottoporre a indagine 600 di questi potenziali clienti. Questa è la tua dimensione del campione.

Una volta ottenuti i risultati, scopri che il 60% dei rispondenti preferisce il Nome A. A questo punto, devi inserire un livello di confidenza nel calcolatore del margine di errore.

Tale numero indica in quale misura sei sicuro che il tuo campione rifletta fedelmente la mentalità della popolazione totale. I ricercatori in genere impostano tale valore su 90%, 95% o 99%. (Non confondere il livello di confidenza con l’intervallo di confidenza, che è semplicemente un sinonimo di margine di errore.)

Prova a inserire i numeri di questo esempio nel calcolatore del margine di errore qui sopra. Il calcolatore ti dà un margine di errore del 4%.

Ricordi che il 60% dei rispondenti ha scelto il Nome A? Questo margine di errore ti dice che ora hai una probabilità del 95% che una percentuale compresa tra il 56% e il 64% della popolazione totale, ovvero il tuo mercato di riferimento, preferisca il Nome A per il tuo prodotto.

Abbiamo ottenuto 56 e 64 sottraendo e aggiungendo rispettivamente il margine di errore alla risposta del tuo campione.

Incidenza della dimensione del campione sul margine di errore

Come abbiamo detto, conoscere il margine di errore aiuta a comprendere se la dimensione del campione di indagine è appropriata.

Se il margine di errore sembra eccessivo, si può aumentare la dimensione del campione, in modo che il comportamento della popolazione esaminata rifletta maggiormente quello della popolazione totale.

In altre parole, dovrai inviare l’indagine a più persone.

Il calcolatore della dimensione del campione può aiutarti a determinare facilmente quante persone dovranno rispondere alla tua indagine.

Con SurveyMonkey Audience inviare indagini a gruppi più ampi di persone è semplicissimo. Scegli lo specifico campione demografico che ti interessa e invia l’indagine. Abbiamo milioni di rispondenti qualificati pronti a partecipare.

Come migliorare l’affidabilità dei tuoi dati in 5 passaggi

Ora che sai come viene calcolato il margine di errore e come influisce sui risultati, esaminiamo la procedura da seguire per utilizzare questi concetti nella progettazione dell’indagine.

Puoi trovare informazioni più dettagliate anche in questo articolo su come stimare la popolazione.

Passaggio 1 – Definizione della popolazione totale
Si tratta dell’intero gruppo di persone che vuoi studiare attraverso la tua indagine, ovvero i 400.000 potenziali clienti dell’esempio precedente.

Passaggio 2 – Definizione del livello di precisione a cui puntare
Devi decidere quanto sei disposto a rischiare che i risultati ottenuti differiscano dal comportamento del tuo mercato di riferimento. Ciò significa misurare il margine di errore e il livello di confidenza del tuo campione.

Passaggio 3 – Definizione della dimensione del campione
Bilanciando il livello di confidenza che vuoi mantenere e il margine di errore che ritieni accettabile, devi decidere di quanti rispondenti avrai bisogno. Tieni sempre presente che non tutti coloro che riceveranno l’indagine accetteranno di rispondere. La dimensione del campione corrisponde al numero di risposte complete ricevute.

Passaggio 4 – Calcolo della percentuale di risposta

Si tratta della percentuale di rispondenti effettivi rispetto a tutti coloro che hanno ricevuto l’indagine. Avanza un’ipotesi ragionevole. Se ti rivolgi a un campione di popolazione casuale, una stima conservativa potrebbe essere che circa il 10-15% porterà a termine l’indagine. Dai uno sguardo alle tue ultime indagini per verificare qual è la tua percentuale di risposta consueta.

Passaggio 5 – Sei arrivato al numero totale di persone da sottoporre a indagine
Una volta definita la percentuale al Passaggio 4, sai a quante persone devi inviare l’indagine per ottenere un numero sufficiente di risposte complete.

Come abbiamo visto, conoscere il margine di errore (e tutti i concetti correlati, come la dimensione del campione e il livello di confidenza) è fondamentale per progettare un’indagine efficace. Essere in grado di calcolarlo ti permetterà di procedere con passo sicuro.

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