Margem de erro

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A margem de erro é uma estatística que expressa a quantidade de erro de amostragem aleatória em um resultado de uma pesquisa. Quanto maior a margem de erro, menos confiança temos que os resultados da pesquisa correspondam aos valores "verdadeiros"; ou seja, os valores para a população inteira.

Explicação[editar | editar código-fonte]

A margem de erro é habitualmente definida como alcance (ou metade da largura) do Intervalo de confiança para uma determinada estatística a partir de um inquérito. Um exemplo é a porcentagem de pessoas que preferem o produto A e as que preferem o produto B. Quando há um único, a margem de erro global é reportada por um inquérito, refere-se a margem de erro máxima reportada para todos em porcentagem usando o total da amostra para o inquérito. Se a estatística é uma porcentagem, a margem de erro máxima é calculada através do alcance do intervalo de confiança reportado, 50%.

A Margem de erro tem sido descrita como uma quantidade "absoluta", igual a um alcance de intervalo de confiança para a estatística. Por Exemplo, se o valor real é de 50 pontos percentuais, e a estatística tem um alcance de intervalo de confiança de 5 pontos percentuais, então dizemos que a margem de erro é de 5 pontos percentuais. Como outro exemplo, se o valor real é de 50 pessoas, e a estatística tem um alcance de intervalo de confiança de 5 pessoas, então poderíamos dizer que a margem de erro é de 5 pessoas.

Em alguns casos, a margem de erro não é expressa como uma quantidade "absoluta"; e sim, é expressa como uma quantidade "relativa". Por exemplo, suponhamos que o valor real é de 50 pessoas, e a estatística tem um alcance de intervalo de confiança de 5 pessoas. Se usarmos a definição "absoluta", a margem de erro será 5 pessoas. Mas se usarmos a definição "relativa", expressaremos essa margem absoluta de erro como uma percentagem do valor verdadeiro. Assim, neste caso, a margem absoluta de erro é de 5 pessoas, mas a porcentagem "relativa" margem de erro é de 10% (5 pessoas porque são dez por cento de 50 pessoas). Muitas vezes, porém, a distinção não é feita explicitamente, mas geralmente resulta do contexto.

Como os intervalos de confiança, a margem de erro pode ser definida para qualquer nível de confiança desejado, mas normalmente um nível de 90%, 95% ou 99% é escolhido (geralmente 95%). Este nível é a probabilidade que uma margem de erro tem em torno do percentual que incluiria as "verdadeiras" percentuais. Junto com o nível de confiança, o desenho amostral para uma pesquisa, e em particular ao tamanho da amostra, determina a magnitude da margem de erro. Então um tamanho de amostra maior, produz uma menor margem de erro.

Se os intervalos de confiança exatos são utilizadas, a margem de erro leva em conta tanto o erro amostral quanto o erro de não-amostral. Se os intervalos de confiança exatos são utilizadas, a margem de erro leva em conta tanto o erro de amostragem e não erro de amostragem. Se um intervalo de confiança aproximado é utilizado (por exemplo, supondo que a distribuição é normal e, em seguida, a modelagem do intervalo de confiança nesse sentido), então a margem de erro só pode levar em conta aleatórias erros amostrais aleatórios. Não representam outras fontes potenciais de erro ou polarização como uma amostra não representativa de perguntas mal redigidas de um projeto, as pessoas mentindo ou se recusar a responder, a exclusão de pessoas que não puderam ser contactados ou erros de cálculo.

Conceito[editar | editar código-fonte]

Um Exemplo da Eleição presidencial dos Estados Unidos da América de 2004 será usado para ilustrar conceitos ao longo deste artigo. De acordo com uma pesquisa de 2 de outubro de 2004, 47% dos eleitores votariam em John Kerry /John Edwards, se as eleições fossem realizadas no mesmo dia, 45% votariam em George W. Bush /Dick Cheney, e 2% votariam em Ralph Nader /Peter Camejo. O tamanho da amostra foi 1.013.[1] Salvo disposição em contrário, o restante deste artigo utiliza um nível de confiança de 95%.

Conceito Básico[editar | editar código-fonte]

Pesquisas normalmente envolvem a tomada de uma amostra de uma determinada população. No caso da pesquisa do Newsweek, a população de interesse é a população de pessoas que irão votar. Porque é impraticável para pesquisar todos os que vão votar, os entrevistadores dão suas opiniões que são amostras menores que se destinam a ser representativa, ou seja, uma amostra que representa a população.[2] É possível que a amostra de pesquisadores 1.013 eleitores que acontecerá a votação de Bush, quando na verdade a população está dividida uniformemente entre Bush e Kerry, mas isso é extremamente improvável (p= 2 -1.013 ≈ 1,1 × 10-305), dado que a amostra é aleatória.

A Teoria da Amostragem fornece métodos para o cálculo da probabilidade de que os resultados da pesquisa diferem da realidade por mais de um determinado montante, simplesmente devido ao acaso, por exemplo, que os relatórios de sondagem, 47% de Kerry, é realmente tão alto quanto 50%, ou é realmente tão baixo quanto 44%. Esta teoria Bayesiana e algumas hipóteses sugerem que a verdadeira "percentagem" provavelmente será razoavelmente perto de 47%. Quanto mais as pessoas que são recolhidos, os pesquisadores podem ser mais confiantes de que a verdadeira "percentagem" se aproxima ao percentual observado. A margem de erro é uma medida de quão perto os resultados são susceptíveis de ser.

Notas[editar | editar código-fonte]

  1. NEWSWEEK POLL: Primeiro Debate Presidencial (em Inglês) (02/10/2004). Página visitada em 31/05/2006.
  2. Wonnacott and Wonnacott (pt:Wonnacott e Wonnacott) (1990), pág. 4–8.

Ver Também[editar | editar código-fonte]

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