marge d'erreur - définition, concept et ce que c'est

De nombreux concepts ont une double dimension, le familier et la technique. C'est ce qui se passe avec l'étiquette «marge d'erreur».

Dans son sens quotidien

Si quelqu'un dit qu'il "n'a pas de place pour l'erreur" par rapport à un projet, il indique qu'il ne peut pas faire d'erreur pour quelque raison que ce soit. Au contraire, s'il dit qu '"il a une faible marge d'erreur", il communique qu'une erreur éventuelle n'a pas de conséquences graves. Nous devons garder à l'esprit que la signification de la marge dépend du contexte de la langue dans laquelle elle est utilisée.

En statistiques

La statistique est un outil mathématique qui permet d'établir des mesures sur tout type de champ. Avec elle, il est possible de connaître des données spécifiques sur des aspects de nature différente, tels que la démographie, les tendances de vote, les maladies et un long etc. Une information importante pour les études statistiques consiste à établir la limite d'erreur ou la marge d'erreur pour un échantillon.

La marge d'erreur est, en bref, l'erreur la plus grande possible par rapport à certaines données numériques

En ce sens, il existe deux types de marges d'erreur, l'absolu et le relatif. Le premier fait référence à la mesure exacte de quelque chose. De cette façon, si un objet mesure réellement 15 cm mais lorsque nous le mesurons, nous commettons une erreur et déterminons qu'il mesure 14,9 cm, la marge d'erreur absolue sera de 0,1 cm (cela implique la soustraction entre la mesure réelle de l'objet et la mesure qui en a été faite).

L'erreur relative est indiquée comme suit: la valeur absolue divisée par la valeur réelle. En continuant avec l'exemple précédent, la valeur absolue est 0,1 cm et la valeur réelle est 15 cm, donc l'erreur relative sera la suivante: 0,1: 15, ce qui est égal à 0,00666 cm.

La marge d'erreur statistique dans les enquêtes sociologiques

Ces types de calculs sont largement utilisés dans la préparation d'enquêtes dans lesquelles les opinions des citoyens sur certains aspects de la réalité sont mesurées, par exemple leur évaluation d'un candidat ou d'une proposition politique. Si la statistique est un outil neutre et objectif, dans la pratique les informations qu'elle fournit ne correspondent pas toujours à la réalité des faits.

De cette manière, il faut se poser la question suivante: pourquoi les mesures statistiques sociologiques présentent-elles autant d'erreurs? Cette question a deux réponses possibles:

1) certaines statistiques ont été «préparées», de sorte que leurs résultats finaux n'expriment pas correctement ce qu'ils ont l'intention de mesurer et

2) les personnes interrogées ne disent pas toujours la vérité, leurs réponses ne nous permettent donc pas de connaître la réalité d'un problème.

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