تم إجراء دراسة مسحية شملت عينة فيها 625 شخص، مقدار هامش خطأ المعاينة يساوي بكل سرور وابتهاج نعود لكم من جديد على موقع كنز الحلول لنسعى دائما على مدار الساعة لنكسب رضاكم ونفيدكم بكل ما تحتاجونه لحل اسئلتكم المهمة والصعبة، ما عليكم سوى متابعتنا لمعرفه كل ماهو جديد. الاجابة الصحيحة هي: 4%.
ما هو هامش الخطأ في استطلاع الرأي؟ تشير الاستطلاعات السياسية وغيرها من التطبيقات الإحصائية مرات عديدة إلى نتائجها بهامش خطأ. ليس من غير المألوف أن نرى أن استطلاع للرأي ينص على وجود دعم لقضية أو مرشح عند نسبة معينة من المستجيبين ، زائدًا ونسبة مئوية معينة. هذا هو مصطلح زائد و ناقص هو هامش الخطأ. ولكن كيف يتم حساب هامش الخطأ؟ بالنسبة لعينة عشوائية بسيطة من عدد كبير من السكان ، فإن الهامش أو الخطأ هو مجرد إعادة صياغة لحجم العينة ومستوى الثقة المستخدمة. صيغة هامش الخطأ في ما يلي سوف نستخدم صيغة هامش الخطأ. سنخطط لأسوأ حالة ممكنة ، والتي لا ندري فيها ما هو مستوى الدعم الحقيقي للقضايا المطروحة في استطلاعنا. هامش خطأ المعاينة في دراسة مسحية شملت 2148 شخصا....يساوي - موقع الشروق. إذا كان لدينا فكرة عن هذا الرقم ، ربما من خلال بيانات استطلاعات سابقة ، فسينتهي بنا الأمر بهامش خطأ أصغر. الصيغة التي سنستخدمها هي: E = z α / 2 / (2√n n) مستوى الثقة أول جزء من المعلومات التي نحتاجها لحساب هامش الخطأ هو تحديد مستوى الثقة الذي نرغب فيه. يمكن أن يكون هذا الرقم أقل من 100٪ ، ولكن مستويات الثقة الأكثر شيوعًا هي 90٪ و 95٪ و 99٪. من هؤلاء الثلاثة يستخدم مستوى 95 ٪ في معظم الأحيان.
هامش الخطأ هو مصطلح إحصائي يعبر عن كمية خطأ الاستعيان في عينةٍ عشوائية في نتائج الاستقصاءات (survey). وكلما زاد هامش الخطأ، قل اعتقاد المرء بأن نتائج الاستطلاع قريبة من الأرقام الحقيقية بمعنى أنها تعبر عن أرقام كل السكان (population). ويحدث هامش الخطأ عندما لا يتم أخذ عينة تمثل عدد السكان تمثيلاً حقيقيًا. توضيح [ عدل] عادةً يُعرف هامش الخطأ على أنه «نصف القطر» أو نصف العرض لـفترة الثقة التابعة لـإحصائية معينة من المسح الإحصائي. ومثال على ذلك النسبة المئوية للناس الذين يفضلون المنتج أ عن المنتج ب وعندما يتم الإبلاغ عن هامش خطأ عالمي لمسح إحصائي، فإنه يشير الي الهامش الأقصى للخطأ لجميع النسب المئوية المبلّغ عنها باستخدام عينة كاملة للبحث. هامش خطأ المعاينة - YouTube. وإذا كانت الإحصائية عبارة عن نسبة مئوية، فإنه يمكن حساب الهامش الأقصى للخطأ كحساب نصف قطر فترة الثقة لنسبة مئوية مبلغ عنها بنسبة 50%. وقد وُصف هامش الخطأ على أنه الكمية «المطلقة»، والتي تساوي نصف قطر فترة الثقة للإحصائية. وعلى سبيل المثال، إذا كانت القيمة الحقيقية تساوي 50% من النقاط، ونصف قطر فترة الثقة للإحصائية يساوي 5% من النقاط فإنه يمكن القول بأن هامش الخطأ يساوي 5% من النقاط.
إذا طرحنا مستوى الثقة من واحد ، فسوف نحصل على قيمة ألفا ، مكتوبة كـ α ، مطلوبة للصيغة. القيمة الحرجة الخطوة التالية في حساب الهامش أو الخطأ هي العثور على القيمة الحرجة المناسبة. يتم الإشارة إلى هذا بواسطة المصطلح z α / 2 في الصيغة أعلاه. نظرًا لأننا افترضنا عينة عشوائية بسيطة من عدد كبير من السكان ، يمكننا استخدام التوزيع العادي القياسي للذاكرة - z. لنفترض أننا نعمل بمستوى ثقة 95٪. نريد البحث عن z -score z * الذي تكون المنطقة الواقعة بين z * و z * 0. 95. من الجدول ، نرى أن هذه القيمة الحرجة هي 1. 96. يمكننا أيضا العثور على القيمة الحرجة في الطريقة التالية. إذا كنا نفكر من حيث α / 2 ، بما أن α = 1 - 0. 95 = 0. 05 ، فإننا نرى أن α / 2 = 0. 025. نحن نبحث الآن في الجدول للعثور على z -score بمسافة 0. 025 إلى اليمين. سننتهي مع نفس القيمة الحرجة 1. 96. مستويات الثقة الأخرى ستعطينا قيمًا نقدية مختلفة. كلما زاد مستوى الثقة ، كلما كانت القيمة الحرجة أعلى. القيمة الحرجة لمستوى 90٪ من الثقة ، مع قيمة α المقابلة 0. 10 ، هي 1. 64. أساسيات المعاينة - المتابعة والتقييم. القيمة الحرجة لمستوى 99٪ من الثقة ، مع قيمة α المقابلة 0. 01 ، هي 2. 54.
لنفترض، على سبيل المثال، أن شركة XYZ تقدم خدمة قائمة على الاشتراك. تتيح للمستهلكين دفع رسوم شهرية لبث مقاطع الفيديو والبرامج الأخرى عبر الويب. تريد الشركة إجراء مسح لأصحاب المنازل الذين يشاهدون ما لا يقل عن 10 ساعات من البرمجة عبر الويب كل أسبوع. ويدفعون مقابل خدمة بث الفيديو الحالية. تريد XYZ تحديد النسبة المئوية من السكان المهتمين بخدمة اشتراك منخفضة السعر. إذا لم تفكر XYZ بعناية في عملية خطأ المعاينة، فقد تحدث عدة أنواع من أخطاء أخذ العينات. أمثلة على أخطاء خطأ العينات يعني خطأ تحديد المحتوى أن XYZ لا يفهم الأنواع المحددة من المستهلكين الذين يجب تضمينهم في العينة. على سبيل المثال، إذا أنشأت XYZ مجموعة من الأشخاص تتراوح أعمارهم بين 15 و 25 عامًا. فإن العديد من هؤلاء المستهلكين لا يتخذون قرار الشراء بشأن خدمة بث الفيديو لأنهم لا يعملون بدوام كامل. من ناحية أخرى، إذا جمعت XYZ عينة من البالغين العاملين الذين يتخذون قرارات الشراء. فقد لا يشاهد المستهلكون في هذه المجموعة 10 ساعات من برمجة الفيديو كل أسبوع. يتسبب خطأ التحديد أيضًا في حدوث تشوهات في نتائج العينة. والمثال الشائع هو استطلاع يعتمد فقط على جزء صغير من الأشخاص الذين يستجيبون على الفور.
ومثال آخر على ذلك، إذا كانت القيمة الحقيقية تساوي 50 شخصًا، ونصف قطر فترة الثقة يساوي 5 أشخاص فإنه يمكننا القول بأن هامش الخطأ يساوي 5 أشخاص. وفي بعض الحالات، لا يمكن التعبير عن هامش الخطأ على أنه كمية «مطلقة» ولكن يُعبر عنه على أنه كمية «نسبية». وعلى سبيل المثال، افترض أن الكمية الحقيقية هي 50 شخصًا، ونصف قطر فترة الثقة يساوي 5 أشخاص. وإذا استخدمنا التعريف المطلق، فإن هامش الخطأ سيصبح 5 أشخاص. ولكن إذا استخدمنا التعريف النسبي، فإننا نعبر عن هامش الخطأ المطلق كالنسبة المئوية للقيمة الحقيقية. لذلك في هذه الحالة، هامش الخطأ هو 5 أشخاص، ولكن النسبة المئوية النسبية لهامش الخطأ تكون 10% (لأن 5 أشخاص يساوون 10% من 50 شخص). وفي كثيرٍ من الأحيان، ومع ذلك، لا يتم التمييز صراحةً ولكنه دائمًا ما يكون واضحًا في السياق. ومثل فترات الثقة، يمكن تعريف هامش الخطأ لأي مستوى ثقة مطلوب، ولكن عادةً ما يتم اختيار مستوى 90% أو 95% أو 99% (مماثلاً لـ95%). هذا المستوى هو احتمال أن هامش الخطأ حول النسبة المئوية المسجلة يمكن أن تتضمن النسبة المئوية «الحقيقية». وبجانب مستوى الثقة، يأتي تصميم العينة (sample design) للمسح الاستقصائي، وخاصةً حجم العينة (sample size)، ويحدد حجم هامش الخطأ.