Déterminez la précision des résultats de votre enquête avec ce calculateur de marge d'erreur. Saisissez les valeurs clés de votre enquête ci-dessous et nous calculerons la marge d'erreur.
Marge d'Erreur
Visez une marge d'erreur de 2 à 7 %.
Plus elle est basse, mieux c'est.
La marge d'erreur (MOE)également appelée intervalle de confiance—est une mesure qui vous permet d'évaluer le niveau de confiance des résultats de votre enquête comme reflet des perspectives de l'ensemble de la population. Le processus d'enquête implique intrinsèquement un compromis : vous utilisez un sous-ensemble plus petit d'individus (vos répondants à l'enquête) pour faire des déductions sur un groupe beaucoup plus large (le marché cible ou la population totale).
La marge d'erreur représente une plage de valeurs autour des résultats réels d'une enquête. Par exemple, une réponse affirmative de 70 % avec une marge d'erreur de 5 % signifie que, dans la population générale, entre 65 % et 75 % pensent que la réponse est "oui".
Plus vous obtenez de réponses (ou plus votre échantillon aléatoire est grand), plus votre marge d'erreur sera petite et plus vous aurez confiance en la fiabilité et la représentativité des résultats de votre échantillon.
Inversement, plus votre marge d'erreur est grande, plus vos résultats peuvent diverger, ce qui diminue la probabilité d'obtenir des résultats d'enquête fiables.
Les chercheurs devraient donc viser une marge d'erreur plus faible, car cela indique une plus grande confiance dans la précision des résultats de l'enquêtece qui est essentiel pour les recherches descriptives et qualitatives.
Il y aura toujours une présence d'incertitude et d'imprécision puisqu'un groupe d'échantillonnage (vos répondants à l'enquête) représente une population plus grande, tandis que les échantillons d'enquête représentent une partie de votre population cible.
L'existence de la MOE est donc de calculer cette imprécision inhérente, ce qui permet aux chercheurs de voir à quel point les résultats de leur enquête représentent de manière concluante une population particulière.
De plus, la MOE est également bénéfique lorsque vous ne pouvez pas enregistrer les réponses de chaque personne que vous souhaitez interroger. Par exemple, sonder toute la population de Hong Kong n'est pas faisable. Cependant, vous pouvez choisir un ensemble de personnes représentatif de ce groupe, puis baser vos résultats d'enquête sur eux.
La MOE vous aide à déterminer la précision d'une valeur en l'exprimant sous forme de plage ce qui représente la réponse par rapport à l'ensemble de la population cible..
En général, le calcul de la MOE aidera à spécifier la probabilité que le résultat de votre enquête soit proche du résultat obtenu si l'ensemble de la population avait été sondé. Sa valeur est déterminante pour évaluer le niveau de précision de votre enquête.
La plupart des chercheurs qui préfèrent des résultats statistiquement significatifs cherchent une marge d'erreur de 5 % ou moins. N'hésitez pas à expérimenter le calculateur de marge d'erreur ci-dessus. Il peut vous aider à déterminer quelle taille d'échantillon offre la marge d'erreur qui correspond le mieux aux besoins de votre projet unique.
La relation entre la marge d'erreur et la taille de l'échantillon est inverse, car les deux évoluent dans des directions opposées. Lorsque la taille de l'échantillon augmente, la marge d'erreur diminue, et vice versa.
Supposons que les données aient été collectées et traitées correctement. Plus vous obtenez d'informations, plus votre marge d'erreur sera petite. En d'autres termes, les résultats de votre enquête seront plus précis.
Des tailles d'échantillons plus grandes diminuent la marge d'erreur mais entraînent un rendement décroissant. Cela signifie que chaque fois que vous interrogez une personne supplémentaire, le coût de votre enquête augmente en conséquence.
Le choix correct de la méthodologie de recherche aide à déterminer le succès et la qualité globale de votre étude de recherche et de sa documentation.
Il est donc crucial de choisir la méthodologie de recherche appropriée pour étayer votre travail et les méthodes que vous utilisez qui sont susceptibles d'améliorer la fiabilité des données.
Une méthodologie qui génère des insights de qualité doit :
Standard Insights offre une solution méthodologique qui répond aux trois critères clés mentionnés ci-dessus. Découvrez-en plus Ici.
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