설문조사 결과가 연구하고자 하는 인구 집단에 완벽하게 일치할 수는 없습니다.

하지만 오차 한계 계산기를 사용하여 얼마나 근사치의 결과인지는 알아볼 수 있습니다. 이 유용한 도구는 설문조사 대상 인원수가 수집된 데이터의 정확도에 확신을 가질 만큼 충분한 수인지를 알려줍니다.

오차 한계는 설문조사 결과가 전체 모집단의 관점을 얼마나 반영할 것으로 기대할 수 있는지를 보여줍니다. 설문조사를 수행하는 것은 작은 그룹(설문조사 응답자들)이 훨씬 더 큰 그룹(목표 시장이나 총 모집단)을 반영할 수 있도록 균형을 맞추는 활동임을 기억하세요.

오차 한계는 설문조사의 효과성을 측정하는 한 방법으로 생각할 수도 있습니다. 오차 한계가 작으면 작을수록 결과에 대한 신뢰성도 더 커지게 됩니다. 오차 한계가 더 커질수록 총 인구집단의 의견을 덜 반영하게 됩니다.

이름에서도 알 수 있듯이, 오차 한계는 설문조사로부터 확보한 실제 결과의 초과치나 미달치의 범위입니다. 예를 들어, 오차 한계 5%가 있는 60%의 ‘예’라는 응답은 일반 인구 집단의 55%에서 65% 사이가 ‘예’라고 응답했을 수 있음을 뜻합니다.

n = 표본 크기 • σ = 모집단 표준 편차 • z = z점수

오차 한계 공식이 어떻게 사용되는지 실례를 들어 설명해 보겠습니다.

이름 A와 이름 B 중 어떤 이름을 신제품에 사용할지 결정해야 하며, 목표 시장은 400,000명의 잠재 고객으로 구성되어 있다고 가정해 보겠습니다. 이 400,000명이 총 모집단입니다.

이 중 600명의 잠재 고객을 대상으로 설문조사를 진행하기로 결정한다면, 이 600명이 표본 크기입니다.

결과로부터 응답자의 60%가 이름 A를 선호하는 것으로 파악되었습니다. 여기서 신뢰 수준을 오차 한계 계산기에 입력해야 합니다.

이 수치는 표본이 총 인구 집단을 얼마나 정확하게 반영하는지에 대해 얼마나 확신하고 있는지를 나타냅니다. 연구자들은 흔히 이 수치를 90%, 95% 또는 99%로 설정합니다.

이 예시의 수치를 위에 있는 오차 한계 계산기에 입력해 보세요. 계산기로부터 4%의 오차 한계가 계산됩니다.

60%의 응답자들이 이름 A를 선택한 것을 기억하세요? 이 오차 한계의 뜻은 총 모집단, 즉 목표 시장의 56%에서 64%가 해당 제품에 이름 A를 선호한다는 것을 95%의 확신을 가지고 알게 된다는 것을 의미합니다.

56과 64는 표본의 응답으로부터 오차 한계를 더하거나 빼서 얻은 수치입니다.

사람들은 보통 신뢰 구간과 신뢰 수준을 혼동합니다. 신뢰 수준은 값이 신뢰 구간 범위 내에 있을 가능성이 얼마나 되는지를 알려주는 것입니다. 이 범위를 파악하기 위해 오차 한계가 사용됩니다.

오차 한계는 예상치에서 벗어날 확률이 얼마나 되는지를 결정하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 신뢰 수준이 95%이면 값이 신뢰 구간 내에 있을 확률이 95%라는 뜻입니다. 신뢰 수준이 높을수록 범위(또는 간격)가 더 큰 것으로, 이는 더 큰 오차 한계를 허용한다는 뜻입니다.

앞서 설명했듯이, 오차 한계를 알아야 설문조사의 표본 크기가 적절한지를 이해하는 데 도움이 됩니다.

오차 한계가 너무 크다면 표본의 크기를 키워 설문조사 대상 인구 집단의 태도가 총 인구 집단의 태도를 좀 더 밀접하게 반영할 수 있게 해야 합니다.

이는 곧 설문조사를 더 많은 사람들에게 보내야 한다는 뜻입니다.

표본 크기 계산기를 사용하여 설문조사에 몇 명이 필요한지 쉽게 결정할 수 있습니다.

오차 한계가 어떻게 계산되며 결과에 어떤 영향을 미치는지 알게 되었으니, 이제 이러한 개념을 설문조사 디자인에 사용하기 위해 따라야 하는 몇 가지 단계에 대해 알아볼 차례입니다.

또한 이 문서에서 모집단 계산 방법에 대한 더 상세한 설명도 참고할 수 있습니다.