Livello di confidenza vs margine di errore

Il livello di confidenza descrive quanto si desidera essere sicuri che l'intervallo contenga il vero valore della popolazione in seguito a campionamenti ripetuti. Un livello di confidenza più elevato implica maggiore cautela e, di solito, un campione più ampio necessario.

Nella pratica, il livello di significatività del 95% è la scelta più comune perché coniuga rigore e costi.

Il margine di errore indica l'ampiezza dell'intervallo di incertezza attorno a una stima. Margini di errore più piccoli implicano intervalli di riferimento più ristretti, ma richiedono campioni più ampi.

Ecco perché passare da +/- 5% a +/- 3% può aumentare drasticamente la dimensione del campione.

Se si aumenta la fiducia e si riduce contemporaneamente il margine di errore, la dimensione del campione aumenta rapidamente perché si richiedono contemporaneamente maggiore certezza e maggiore precisione.

Quando il campione richiesto sembra troppo elevato, queste sono in genere le prime ipotesi da rivedere.

Quando un requisito di campionamento sembra troppo elevato, il margine di errore è spesso l'impostazione più pratica da riconsiderare per prima, poiché un obiettivo di precisione troppo ristretto può risultare costoso. Anche il livello di confidenza è importante, ma i team spesso scelgono di default il 95% per validi motivi e modificano invece la precisione.

Ciò non significa che un'impostazione sia in linea di principio più importante dell'altra. Significa che i compromessi tra le due si percepiscono in modo diverso nei progetti reali e che la scelta migliore dipende dalle conseguenze di un errore rispetto a quelle di un'imprecisione.