오차 한계 계산기

설문조사 결과가 연구하고자 하는 인구 집단에 완벽하게 일치할 수는 없습니다.

하지만 오차 한계 계산기를 사용하여 얼마나 근사치의 결과인지는 알아볼 수 있습니다. 이 유용한 도구는 오차 한계를 찾는 데 도움이 되며, 설문을 진행한 대상 인원수가 수집된 데이터의 정확도에 대해 확신을 느끼기에 충분한지를 알려 줍니다.

신뢰 구간이라고도 불리는 오차 한계는 설문조사 결과가 전체적인 인구 집단의 관점을 얼마나 반영할 것으로 기대할 수 있는지를 보여줍니다. 설문조사를 수행하는 것은 작은 그룹(설문조사 응답자 그룹)이 더 큰 그룹(목표 시장)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. 신뢰 구간을 신뢰 수준과 혼동하지 마세요. 신뢰 구간은 오차 한계의 또 다른 명칭입니다.

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 인구 집단, 즉 목표 시장의 56%에서 64%가 신제품으로 이름 A를 선호한다는 것을 95%의 확신을 가지고 알게 된다는 것을 의미합니다.

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

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 계산기는 설문조사에 응답해야 하는 응답자의 수를 결정하는 데 도움이 됩니다.

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.