miera chyby - definícia, pojem a čo to je
Mnoho konceptov má dvojitý rozmer, hovorový jazyk a technika. To sa deje so štítkom „hranica chyby“.
V jeho každodennom zmysle
Ak niekto tvrdí, že v súvislosti s projektom „nemá priestor na chyby“, naznačuje to, že z akéhokoľvek dôvodu nemôže robiť chyby. Naopak, ak tvrdí, že „má malú chybovosť“, informuje o tom, že prípadná chyba nemá žiadne vážne následky. Musíme si uvedomiť, že význam okraja závisí od kontextu jazyka, v ktorom sa používa.
V štatistike
Štatistika je matematický nástroj, ktorý umožňuje vykonávať merania na akomkoľvek type poľa. Vďaka tomu je možné poznať konkrétne údaje o aspektoch rôzneho charakteru, ako sú demografické údaje, volebné trendy, choroby a dlhé údaje. Dôležitou informáciou pre štatistické štúdie je stanovenie hranice chyby alebo hranice chyby pre vzorku.
Miera chyby je skrátka najväčšia možná chyba vo vzťahu k niektorým číselným údajom
V tomto zmysle existujú dva typy chybových marží, absolútna a relatívna. Prvý sa týka presného merania niečoho. Týmto spôsobom, ak objekt skutočne meria 15 cm, ale keď ho zmeriame, urobíme chybu a určíme, že meria 14,9 cm, absolútna medzera chyby bude 0,1 cm (to znamená odčítanie medzi skutočným meraním objektu a z toho vyrobené meranie).
Relatívna chyba sa uvádza takto: absolútna hodnota vydelená skutočnou hodnotou. Pokračovaním v predchádzajúcom príklade je absolútna hodnota 0,1 cm a skutočná hodnota 15 cm, takže relatívna chyba bude nasledovná: 0,1: 15, čo sa rovná 0,00666 cm.
Štatistická miera chyby v sociologických prieskumoch
Tieto typy výpočtov sa často používajú pri príprave prieskumov, v ktorých sa merajú názory občanov na niektoré aspekty reality, napríklad na hodnotenie kandidáta alebo na politický návrh. Aj keď je štatistika neutrálnym a objektívnym nástrojom, v praxi informácie, ktoré poskytuje, nie vždy zodpovedajú skutočnosti.
Týmto spôsobom si treba položiť nasledujúcu otázku: prečo sociologické štatistické merania vykazujú toľko chýb? Táto otázka má dve možné odpovede:
1) niektoré štatistiky boli „uvarené“, takže ich konečné výsledky dostatočne nevyjadrujú to, čo zamýšľajú merať a
2) Dotazovaní ľudia nie vždy hovoria pravdu, takže ich odpovede nám neumožňujú poznať realitu problému.
Fotografie: Fotolia - get4net - euroneuro
