Calcolatore del margine di errore

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 consentirà di trovare il margine di errore e ti dirà se il numero di persone che hai sottoposto a indagine è sufficiente per garantirti dati accurati.

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 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".

n = dimensione del campione • σ = deviazione standard della popolazione • z = punteggio z

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

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 quale certezza hai 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 darà 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.

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.

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.