오차 한계 계산기

오차 한계의 정의 및 오차 한계가 설문조사 데이터에 대해 가지는 의미

설문조사 결과가 연구하고자 하는 인구 집단에 완벽하게 일치할 수는 없습니다.

그러나 오차 한계 계산기를 사용하여 얼마나 근사한 결과인지는 알아볼 수 있습니다. 이 유용한 도구는 오차 한계를 찾는 데 도움이 되며 설문을 진행한 대상 명 수가 수집된 데이터의 정확도에 대해 확신을 느끼기에 충분한 크기인지를 알려 줍니다.

오차 한계 계산

오차 한계

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설문조사에서의 오차 한계

신뢰구간이라고도 불리는 오차 한계는 설문조사가 전체 인구집단의 의견을 반영하는 정도를 얼마나 기대할 수 있는지를 나타냅니다. 설문조사를 수행하는 것은 작은 그룹(설문조사 응답자 그룹)이 더 큰 그룹(목표 시장 또는 총 인구 집단)을 반영할 수 있도록 균형을 맞추는 활동입니다.

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 점점 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 응답할 수 있음을 뜻합니다.

오차 한계 계산 방법

오차 한계 공식

n = 표본 크기 • σ = 모집단 표준 편차 • z = Z점수

  1. 모집단 표준 편차(σ)와 표본 크기(n)를 구합니다.
  2. 표본 크기의 제곱근을 계산하여 모집단 표준 편차를 이 수로 나눕니다.
  3. 여기서 나온 결과를 다음 표에 따라 신뢰 구간과 일치하는 Z점수로 곱합니다.
원하는 신뢰 수준Z점수
80%1.28
85%1.44
90%1.65
95%1.96
99%2.58

오차 한계 공식이 어떻게 사용되는지 실례를 들어 설명해 보죠.

이름 A와 이름 B 중 어떤 이름을 신제품에 사용할지 결정해야 하고 목표 시장이 400,000명의 잠재 고객으로 구성되어 있다고 가정합시다. 바로 이 400,000명이 총 인구집단이 됩니다.

이 중 600명의 잠재 고객을 대상으로 설문조사를 진행하기로 결정한다면 바로 이 600명이 표본 크기가 됩니다.

표본 크기를 계산하려면 SurveyMonkey의 표본 크기 계산기를 사용해 보세요.

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

60%의 응답자들이 이름 A를 선택한 것을 기억하시죠? 이 오차 한계의 뜻은 총 인구 집단, 즉 목표 시장의 56%에서 64%가 신제품으로 이름 A를 선호한다는 것을 95%의 확신성을 가지고 알게 된다는 것을 의미합니다.

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

표본 크기가 오차 한계에 미치는 영향

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

오차 한계가 너무 크다면 표본 크기를 증가시켜서 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 응답자 수를 결정하는 데 도움이 됩니다.

통계적 유의성을 계산해야 하나요? SurveyMonkey의 A/B 테스트 계산기를 사용해 보세요.

데이터의 신뢰성을 높이기 위한 5가지 단계

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

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

  1. 총 인구 집단 정의
    총 인구 집단이란 설문조사를 통해 연구하고자 하는 사람들의 총 집합입니다. 앞서 들은 실례로 보자면 400,000명의 잠재 고객이 바로 총 인구 집단입니다.
  2. 원하는 정확도 수준치 설정
    결과가 전체 목표 시장의 태도와 다를 때 어느 정도의 차이에 대한 위험성을 감수할 것인지를 결정해야 합니다. 이는 곧 표본에 대해 오차 한계와 신뢰 수준을 측정해야 한다는 뜻입니다.
  3. 표본 크기 정의
    원하는 신뢰 수준과 수락 가능한 오차 한계의 균형을 조정함과 동시에 다음 단계로는 얼마나 많은 응답자들이 필요한지를 결정해야 합니다. 표본 크기는 완성 응답의 수로, 여기서 설문조사를 받은 사람들 모두가 응답하지는 않는다는 것을 유념해야 합니다.
  4. 응답률 계산
    설문조사를 받은 사람들 중 실제 응답자의 백분율입니다. 경험에 비추어 추측해 보세요. 무작위 인구 집단으로부터 표본을 추출한다면 보수적인 추측으로는 10%에서 15% 정도가 설문조사를 완료할 것입니다. 일반적인 비율이 무엇인지 확인하기 위해 과거 설문조사를 살펴보세요.
  5. 설문조사를 진행할 인구 집단의 수 확보
    4단계로부터 일단 백분율을 알아낸 후에는, 완성 응답을 받기 위해 얼마나 많은 사람들에게 설문조사를 보내야 할지도 알게 됩니다. 지금까지 살펴본 바와 같이, 오차 한계(또한, 표본 크기와 같이 이와 관련된 모든 개념)를 아는 것은 설문조사 디자인의 균형 조정 중 중요한 일부입니다. 오차 한계를 계산할 수 있음으로 처음부터 바르게 시작할 수 있습니다.

더 많은 응답 받기

SurveyMonkey Audience는 설문조사에 응답할 준비가 되어 있는 수백만 명의 응답자를 보유하고 있습니다.