Definice rozpětí chyby

Mnoho konceptů má dvojí dimenze„ hovorový a technika. To se děje se značkou "okraj omylu “.

V jeho každodenním smyslu

Pokud někdo říká, že ve vztahu k a. Nemá „žádný prostor pro chyby“ návrh, naznačujete, že za žádné nemůžete udělat žádnou chybu důvod. Naopak, pokud říká, že „má malou míru chyb“, sděluje, že případná chyba nemá vážné důsledky. Musíme si uvědomit, že význam okraje závisí na kontextu jazyka, ve kterém se používá.

Ve statistikách

The statistika je nářadí matematické, které umožňuje provádět měření na jakémkoli typu pole Díky tomu je možné znát konkrétní údaje o aspektech odlišné povahy, jako jsou demografické údaje, volební trendy, nemoci a dlouhá atd. Důležitou informací pro statistické studie je stanovení meze chyby nebo meze chyby pro vzorek.

Mez chyby je zkrátka největší možná chyba ve vztahu k některým číselným údajům

V tomto smyslu existují dva typy okrajů chyb, absolutní a relativní. První se týká přesného měření něčeho. Tímto způsobem, pokud je objekt ve skutečnosti 15 cm, ale když jej změříme, uděláme chybu a určíme, že měří 14,9 cm, absolutní odchylka chyby bude 0,1 cm (to znamená odečtení mezi skutečným měřením objektu a měřením provedeným stejný).

Relativní chyba je uvedena následovně: absolutní hodnota dělená skutečnou hodnotou. Pokračováním v předchozím příkladu je absolutní hodnota 0,1 cm a skutečná hodnota 15 cm, takže relativní chyba bude následující: 0,1: 15, což se rovná 0,00666 cm.

Statistická míra chyby v sociologických průzkumech

Tyto typy výpočtů jsou široce používány v zpracování průzkumů, ve kterých se měří názory občanů na některé aspekty reality, například jejich hodnocení kandidáta nebo návrhu politika. Ačkoli je statistika neutrálním a objektivním nástrojem, v praxi informace, které poskytuje, ne vždy odpovídají realitě skutečností.

Tímto způsobem je třeba si položit následující otázku: proč sociologická statistická měření představují tolik chyb? Tato otázka má dvě možné odpovědi:

1) některé statistiky byly „uvařeny“, takže jejich konečné výsledky dostatečně nevyjadřují, co mají v úmyslu měřit a

2) dotázaní lidé neříkají vždy pravdu, takže jejich odpovědi nám neumožňují poznat realitu problému.

Fotografie: Fotolia - get4net - euroneuro