Marge d'erreur des intervalles de tolérance

Plus un intervalle de tolérance est précis, plus il est utile et apporte d'informations. Si un intervalle de tolérance n'est pas assez précis, il peut s'avérer trop large et inclure un pourcentage de la population beaucoup plus élevé que celui indiqué. Utilisez Stat > Puissance et effectif de l'échantillon > Effectif d'échantillon des intervalles de tolérance pour vous aider à déterminer la précision des intervalles de tolérance.

Appelons p% le pourcentage minimal de la population ciblé pour un intervalle de tolérance. Les statistiques suivantes définissent la précision de l'intervalle de tolérance :

Marge d'erreur: La marge d'erreur, m%, mesure le pourcentage supplémentaire de la population, par rapport à la cible de p%, pouvant être inclus dans l'intervalle.
Probabilité de la marge d'erreur: La probabilité de marge d'erreur est la probabilité que l'intervalle soit plus grand que %p de m% ou plus. Les valeurs de probabilité de marge d'erreur couramment utilisées sont notamment 0,01, 0,05 et 0,1. Des valeurs plus élevées peuvent produire des intervalles de tolérance couvrant un pourcentage de la population bien plus grand que la cible, p%.

Exemple

Supposons que vous vouliez calculer un intervalle de tolérance couvrant 90 % de la population. En utilisant la probabilité de marge d'erreur par défaut de 0,05 (5 %), vous déterminez que la marge d'erreur de l'intervalle est de 2 %. Ensemble, ces statistiques indiquent qu'il existe seulement une probabilité de 5 % que votre intervalle inclue 92 % ou plus de la population.