Statistisk usikkerhed
Her på siden får du en grundig gennemgang, hvad statistisk usikkerhed er, hvordan man beregner statistisk usikkerhed samt eksempler på, hvordan man beregner samt fortolker statistisk usikkerhed for henholdsvis en meningsmåling og en tabel.
Introduktion til statistisk usikkerhed
Statistisk usikkerhed handler om, hvor sikre vi er på, at resultaterne fra vores stikprøve gælder for hele populationen. Vi bruger altså udregningen af statistisk usikkerhed til at vurdere vores undersøgelses generaliserbarhed. Den statistiske usikkerhed angiver et interval - også kaldet et konfidensinterval - og indenfor dette interval kan vi være 95 % sikre på, at resultatet af vores stikprøve er gyldigt for hele populationen. På den måde kender vi altså sandsynligheden for, at vi tager fejl - nemlig 5 %. For at man kan udregne statistisk usikkerhed, så kræver det, at ens stikprøve er tilfældigt udtrukket.
Statistisk usikkerhed bruges ofte, hvis man har lavet en politisk meningsmåling, hvor man undersøger, hvad en stikprøve af danskerne vil stemme og derudfra prøver at afgøre, hvad valgresultatet vil blive. Man kan også bruge statistisk usikkerhed til at undersøge forskelle i en krydstabel. Det kunne f.eks. være en tabel med sammenhængen mellem baggrundsvariable og holdninger eller adfærd. Her ønsker man at undersøge om forskellene i tabellen er store nok til, at vi kan være 95 % sikre på, at der er en forskel i populationen. Sagt med andre ord: Om der er en signifikant forskel på holdninger/adfærden på tværs af baggrundsvariablen. Det kunne f.eks. være alders betydning for holdning til indvandring. Her ville man undersøge om forskellene mellem aldersgrupperne er store nok til, at vi kan konkludere, at forskellen med 95 % sandsynlighed eksisterer i befolkningen.
