許容誤差の定義

多くの概念には二重があります 寸法、 口語 とテクニック。 これは、タグ「マージン 間違いの」。

その日常的な意味で

誰かが「エラーの余地がない」と言った場合 ドラフト、あなたはあなたがどんな間違いもすることができないことを示しています 理由. 逆に、「許容誤差が小さい」と書かれている場合は、起こりうる間違いが深刻な結果をもたらさないことを伝えます。 マージンの意味は、それが使用される言語のコンテキストに依存することを覚えておく必要があります。

統計では

ザ・ 統計 は ツール あらゆるタイプの分野で測定を確立することを可能にする数学。 これにより、人口統計、投票傾向、病気、長いなど、さまざまな性質の側面に関する特定のデータを知ることができます。 統計的研究のための重要な情報は、サンプルの誤差の限界または許容誤差を確立することです。

許容誤差は、要するに、いくつかの数値データに関して可能な最大の誤差です。

この意味で、許容誤差には絶対誤差と相対許容誤差の2種類があります。 最初は何かの正確な測定を指します。 このように、オブジェクトが実際には15 cmであるが、それを測定するときに間違いを犯し、それが14.9 cmであると判断した場合、 絶対許容誤差は0.1cmになります（これは、オブジェクトの実際の測定値と、 同じ）。

相対誤差は次のように表されます：絶対値を実際の値で割った値。 前の例を続けると、絶対値は0.1 cm、実際の値は15 cmであるため、相対誤差は次のようになります。0.1：15、これは0.00666cmに相当します。

社会学的調査における統計的許容誤差

これらのタイプの計算は、 精緻化 候補者の評価や提案など、現実のある側面に関する市民の意見を測定する調査の例 政治. 統計は中立的で客観的なツールですが、実際には、統計が提供する情報は必ずしも事実の現実に対応しているわけではありません。

このように、次の質問をする必要があります：なぜ社会学的統計測定は非常に多くのエラーを提示するのですか？ この質問には2つの可能な答えがあります。

1）一部の統計は「調理済み」であるため、最終結果は測定対象を適切に表現しておらず、

2）調査対象者は必ずしも真実を語っていないため、彼らの回答では問題の現実を知ることができません。

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