Резюме
- Багато людей неправильно читають результати опитування щодо виборності, оскільки вони не звертають уваги на похибку
- Похибка забезпечує потенціал для результатів, протилежних результатам, відображеним в опитуванні
Коли було близько до поточного періоду виборів, громадськість була зайнята розмовами про обстеження кандидатів у президенти.
Це опитування було проведено, взявши невелику частку людей, які, як вважають, представляють все населення світу, яких потім запитують про інтерес до одного з кандидатів у президенти.
Результати опитування щодо виборності згодом дадуть цифри у відсотках ...
... Що, на жаль, люди часто неправильно розуміють.
Що в цьому поганого?
Припустимо, візьмемо приклад
Результати опитування показують: A 52% і B 48% ,
Pakah Вищий?
З одного погляду ви дійдете висновку, що А є вищим і має більший потенціал бути обраним, ніж Б.
На жаль, це неправильний висновок.
Не дивіться на опитування за його остаточними цифрами. Також зверніть увагу на значення похибки .
Якщо дивитись далі, виявляється, що це опитування (хаялан) має наступні повні результати:
A : 52% ± 3%
B : 48% ± 3%
Ну, цей показник показує, що діапазон виборності кандидата А дорівнює
Нижній діапазон: 52-3 = 49%
Верхній діапазон: 52 + 3 = 55%
І діапазон виборності кандидата В становить
Нижній діапазон: 48 - 3 = 45
Верхній діапазон: 48 + 3 = 51
Для наочності це значення можна візуалізувати на такому графіку.
По суті, між діапазонами двох значень виборності є точка зустрічі, що вказує на те, що існує ймовірність того, що результат переверне B більше, ніж A.
Отже, в контексті результатів опитування A 52% та B 38% з похибкою 3%, хто є вищим, все ще непевно.
Це було б інакше, якби лише похибка цього опитування становила 1%
Також читайте: Діаграма Венна (повне пояснення та приклади використання)Отже, використовуючи аналіз, подібний наведеному вище, ми можемо підтвердити, що A вище B.
Насправді жодне опитування щодо виборності не є таким, як ця уявна вибірка.
Огляд виборності не тільки відображає оцінки кожного кандидата, але також повинен показувати кількість людей, які ще не прийняли рішення.
Але для простоти я не включаю сюди відсоток людей, які ще не прийняли рішення.
Розуміння цього буде дуже важливим, коли ми маємо справу зі статистичними даними Quick Count.
Отже, якщо пізніше у швидкому підрахунку ваш герой виграє вузько з різницею, яка знаходиться недалеко від похибки ...
Будьте готові прийняти можливий зворотний результат.
Окрім простих речей, пов’язаних із читанням результатів цього опитування, важливо відзначити ще одну неупередженість у проведенні опитування.
Для проведення належного опитування метод відбору вибірки повинен бути чітким і точним, щоб представити всю сукупність. Слід уникати будь-чого, що спричиняє помилку опитування.
Ви можете прочитати повну інформацію про це в цій статті: Ви не повинні вірити результатам опитувань та опитувань у соціальних мережах
Нарешті, я сподіваюся, що коротке пояснення щодо помилок у зчитуванні даних результатів опитування може бути положенням, коли це насправді відбувається 17 квітня 2019 року.
Довідково
- Експериментальні методи: Вступ до аналізу та подання даних , Лес Кіркуп. Уайлі, 1996.
- Як визначити похибку в статистиці
