오차범위(誤差範圍, margin of error)는 통계학과 과학적 연구에서 중요한 개념으로, 측정값이나 추정값이 실제값과 얼마나 차이가 있을 수 있는지를 나타내는 범위이다. 오차범위는 일반적으로 표본 조사 결과에 대한 신뢰도를 평가하는 데 사용되며, 조사 결과의 정확성을 이해하는 데 필수적인 요소이다. 특히 여론 조사, 실험 데이터, 측정 결과 등의 분석에서 필수적으로 고려된다.

오차범위는 주로 표본의 크기와 변동성에 따라 결정된다. 표본 크기가 클수록 오차범위는 작아지는 경향이 있다. 이는 더 많은 데이터를 수집할수록 실제 모집단과의 일치도가 높아짐을 의미한다. 반대로 표본 크기가 작거나 데이터 변동성이 클 경우 오차범위는 커질 수 있으며, 이는 조사 결과에 대한 신뢰성을 낮출 수 있다. 이러한 이유로, 연구자들은 가능하면 충분한 크기의 표본을 선택하는 것이 중요하다.

오차범위는 주어진 조사 결과에 대한 신뢰 구간과 밀접하게 연결되어 있다. 신뢰 구간은 특정한 신뢰 수준(예: 95% 신뢰수준)에서 실제값이 포함될 가능성이 있는 구간을 제공한다. 예를 들어, 여론 조사에서 특정 후보의 지지율이 40%이며 오차범위가 ±3%인 경우, 실제 지지율은 37%에서 43% 사이에 있을 가능성이 높다고 해석할 수 있다. 이러한 방식으로 오차범위를 이해하면 데이터 해석이 보다 명확해진다.

결론적으로, 오차범위는 데이터 분석 시 필수적인 개념으로, 데이터를 해석하고 결과의 신뢰성을 판단하는 데 중요한 역할을 한다. 연구자나 분석가는 오차범위를 제대로 이해하고 고려함으로써 보다 신뢰성 높은 결론을 도출할 수 있으며, 향후 연구 및 결정 과정에 있어서 객관적인 기준을 제공할 수 있다.