그들이 다루는 판매 시점에 대한 인구 조사가없는 경우 OpenHealth 및 유럽 파트너는 고객이 국가 기준으로 모델링 된 데이터를 따를 수 있도록합니다. 즉, 판매 시점 샘플에서 추정 한 것입니다. 이러한 외삽 데이터는 사용자에게 시장 분석을위한 매우 견고한 기반을 제공하지만, 통계적 불확실성의 여백이 있으며 그 규모는 아래에 자세히 설명 된 여러 요인에 따라 달라집니다.

신뢰 구간은 무작위 프로세스로 측정 한 측정 값을 사용하여 추정하려는 실제 값을 구성합니다. 이 개념을 통해 통계적 불확실성 마진을 정의 할 수 있습니다.

신뢰 수준은 확실성 수준을 나타내며 %로 표시됩니다. 95 % 신뢰 수준은 통계 연구에서 가장 일반적으로 사용됩니다.

주어진 신뢰 수준에 대한 신뢰 구간의 크기를 결정하는 4 가지 요인이 있습니다.

표본 크기가 클수록 결과가 실제로 모집단을 더 많이 반영합니다. 이는 주어진 신뢰 수준에 대해 표본 크기가 클수록 신뢰 구간이 더 작아짐을 나타냅니다. 그러나 관계는 선형이 아닙니다 (즉, 표본 크기를 두 배로해도 신뢰 구간이 절반으로 줄어들지 않음).

정밀도는 특정 답변을 선택한 표본의 비율에 따라 달라집니다. 샘플의 99 %가 "예"로 응답하고 1 %가 "아니오"로 응답하면 샘플 크기에 관계없이 통계적 불확실성 가능성이 낮습니다. 그러나 비율이 51 %와 49 %이면 통계적 불확실성의 가능성이 훨씬 더 큽니다. 극단적 인 응답은 중간 응답보다 확신하기 쉽습니다.

인구 규모는 상대적으로 적은 인구로 작업 할 때만 요인이 될 수 있습니다.

디지털 배포 판매는 연구 기간에 따라 다릅니다. DNV는 매일 낮아 지므로 불확실성이 커집니다.

신뢰 구간 계산에서는 영향을받은 모집단의 실제 무작위 표본이 있다고 가정합니다.

표본이 실제로 무작위가 아닌 경우 간격을 신뢰할 수 없습니다.

코르시카를 제외한 프랑스 본토의 경우 :