Данные выборочного исследования не полностью совпадают с данными в генеральной совокупности. Существует некоторая ошибка выборки, обусловленная тем, что в выборку входят не все представители генеральной совокупности. Чем более размер выборки приближен к размеру генеральной совокупности, тем меньшей будет ошибка выборки и тем точнее полученные на выборочной совокупности данные.
Для чего нужны доверительные интервалы?
- Сравнение данных по подгруппам, регионам, волнам.
- Определение отличий подгрупп от выборки в целом.
Как это работает?
Данные выборочного исследования не полностью совпадают с данными в генеральной совокупности. Существует некоторая ошибка выборки, обусловленная тем, что в выборку входят не все представители генеральной совокупности. Чем более размер выборки приближен к размеру генеральной совокупности, тем меньшей будет ошибка выборки и тем точнее полученные на выборочной совокупности данные.
Ошибку выборки можно вычислить с помощью калькулятора. Для этого необходимы данные о размере генеральной совокупности и размере выборки. Также, имея данные о размере генеральной совокупности, можно вычислить объём выборки, необходимый для того, чтобы получить данные с заданной ошибкой выборки.
Доверительный интервал позволяет перенести результаты с выборки на генеральную совокупность и указывает интервал, в который с определенной вероятностью измеряемый показатель попадает в генеральной совокупности.
Различия между показателями, полученными для разных подгрупп, считаются значимыми, если их доверительные интервалы не пересекаются.
Что получаем в итоге?
Алгоритм позволяет находить и отмечать значимые различия между показателями для разных подгрупп.
Для удобства восприятия в отчётах эти различия обычно помечаются цветовыми обозначениями (стрелками или кружками): красным в случае, если показатель значимо выше, и синим, если показатель значимо ниже другого.
Каковы преимущества метода - доверительного интервала?
Почитать еще
Несколько видео о наших продуктах
