הגדרת שוליים של שגיאה

למושגים רבים יש כפול מֵמַד, ה דִבּוּרִי וטכניקה. זה מה שקורה עם התגית "שולים של טעות ".

במובן היומיומי שלה

אם מישהו אומר שאין לו "שום מרווח לטעות" ביחס לא טְיוּטָה, אתה מציין שאתה לא יכול לעשות שום טעויות עבור אף אחד סיבה. נהפוך הוא, אם נאמר ש"יש לו מרווח טעות קטן "הוא מתקשר שלטעות אפשרית אין השלכות חמורות. עלינו לזכור שמשמעות השוליים תלויה בהקשר של השפה בה משתמשים בה.

בסטטיסטיקה

ה סטָטִיסטִיקָה הוא כְּלִי מתמטית המאפשרת לקבוע מדידות בכל סוג של שדה באמצעותה ניתן לדעת נתונים ספציפיים על היבטים בעלי אופי שונה, כגון דמוגרפיה, מגמות הצבעה, מחלות ועוד ועוד. פיסת מידע חשובה למחקרים סטטיסטיים היא קביעת גבול הטעות או שולי הטעות עבור מדגם.

שולי הטעות הם, בקיצור, השגיאה הגדולה ביותר האפשרית ביחס לכמה נתונים מספריים

במובן זה ישנם שני סוגים של שוליים טעויות, המוחלט והיחסי. הראשון מתייחס למדידה המדויקת של משהו. באופן זה, אם אובייקט הוא למעשה 15 ס"מ אך כאשר אנו מודדים אותו אנו טועים וקובעים כי הוא מודד 14.9 ס"מ, שולי השגיאה המוחלטים יהיו 0.1 ס"מ (זה מרמז על החיסור בין המדידה בפועל של האובייקט לבין המדידה שנעשתה אותו).

השגיאה היחסית נקבעת כדלקמן: הערך המוחלט חלקי הערך בפועל. בהמשך לדוגמה הקודמת, הערך המוחלט הוא 0.1 ס"מ והערך בפועל הוא 15 ס"מ, ולכן השגיאה היחסית תהיה כדלקמן: 0.1: 15, ששווה 0.00666 ס"מ.

מרווח הטעות הסטטיסטי בסקרים סוציולוגיים

סוגים אלה של חישובים נמצאים בשימוש נרחב ב שִׁכלוּל סקרים שבהם נמדדות דעותיהם של אזרחים לגבי היבט כלשהו של המציאות, למשל הערכתם של מועמד או הצעה פּוֹלִיטִיקָה. אומנם הסטטיסטיקה היא כלי ניטרלי ואובייקטיבי, אך בפועל המידע שהוא מספק לא תמיד תואם את מציאות העובדות.

באופן זה, יש לשאול את השאלה הבאה: מדוע מדידות סטטיסטיות סוציולוגיות מציגות שגיאות כה רבות? לשאלה זו שתי תשובות אפשריות:

1) כמה נתונים סטטיסטיים "בושלו", כך שהתוצאות הסופיות שלהם אינן מבטאות בצורה נאותה את מה שהם מתכוונים למדוד

2) האנשים שנשאלו לא תמיד אומרים את האמת, ולכן תשובותיהם אינן מאפשרות לדעת את מציאות הנושא.

צילומים: Fotolia - get4net - euroneuro