Définition de la marge d'erreur

De nombreux concepts ont un double dimension, la familier et technique. C'est ce qui se passe avec la balise "marge d'erreur".

Dans son sens quotidien

Si quelqu'un dit qu'il n'a « aucune marge d'erreur » en ce qui concerne un projet, vous indiquez que vous ne pouvez pas faire d'erreurs pour aucun raison. Au contraire, s'il dit « qu'il a une faible marge d'erreur », il communique qu'une erreur possible n'a pas de conséquences graves. Nous devons garder à l'esprit que le sens de marge dépend du contexte de la langue dans laquelle il est utilisé.

Dans les statistiques

La statistiques c'est une outil mathématique qui permet d'établir des mesures sur tout type de terrain. Avec cela, il est possible de connaître des données spécifiques sur des aspects de nature différente, tels que la démographie, les tendances de vote, les maladies et un long etc. Une information importante pour les études statistiques est d'établir la limite d'erreur ou la marge d'erreur pour un échantillon.

La marge d'erreur est, en bref, la plus grande erreur possible par rapport à certaines données numériques

En ce sens, il existe deux types de marges d'erreur, l'absolu et le relatif. Le premier fait référence à la mesure exacte de quelque chose. De cette façon, si un objet mesure en réalité 15 cm mais que lorsque nous le mesurons, nous commettons une erreur et déterminons qu'il mesure 14,9 cm, le la marge d'erreur absolue sera de 0,1 cm (cela implique la soustraction entre la mesure réelle de l'objet et la mesure faite de la même).

L'erreur relative est indiquée comme suit: la valeur absolue divisée par la valeur réelle. Poursuivant avec l'exemple précédent, la valeur absolue est de 0,1 cm et la valeur réelle est de 15 cm, donc l'erreur relative sera la suivante: 0,1: 15, ce qui est égal à 0,00666 cm.

La marge d'erreur statistique dans les enquêtes sociologiques

Ces types de calculs sont largement utilisés dans élaboration d'enquêtes dans lesquelles les opinions des citoyens sur certains aspects de la réalité sont mesurées, par exemple leur évaluation d'un candidat ou d'une proposition politique. Bien que la statistique soit un outil neutre et objectif, dans la pratique les informations qu'elle fournit ne correspondent pas toujours à la réalité des faits.

Ainsi, la question suivante doit être posée: pourquoi les mesures statistiques sociologiques présentent-elles autant d'erreurs? Cette question a deux réponses possibles :

1) certaines statistiques ont été "cuites", de sorte que leurs résultats finaux n'expriment pas de manière adéquate ce qu'ils ont l'intention de mesurer et

2) les personnes interrogées ne disent pas toujours la vérité, donc leurs réponses ne permettent pas de connaître la réalité d'un problème.

Photos: Fotolia - get4net - euroneuro