Стандартная предельная погрешность, %

Объем выборки	Процентное распределение ответов "да"/"нет"
	50/50	60/40	70/30	80/20	90/10
50	14	14	13	11	8
75	11	11	11	9	7
100	10	9.8	9.2	8	6
200	7.3	6.9	6.5	5.7	4.2
300	5.8	5.7	5.3	4.6	3.5
400	5	4.9	4.6	4	3
500	4.5	4.4	4.1	3.6	2.7
600	4.1	4	3.7	3.3	2.4
700	3.8	3.7	3.5	3	2.3
800	3.5	3.5	3.2	2.8	2.1
900	3.3	3.3	3.1	2.7	2
1000	3.2	3.1	2.9	2.5	1.9
1100	3	3	2.8	2.4	1.8
1200	2.9	2.8	2.6	2.3	1.7
1300	2.8	2.7	2.5	2.2	1.7
1400	2.7	2.6	2.4	2.1	1.6
1500	2.6	2.5	2.4	2.1	1.5
1600	2.5	2.4	2.3	2	1.5
1700	2.4	2.4	2.2	1.9	1.5
1800	2.4	2.3	2.2	1.9	1.4
1900	2.3	2.2	2.1	1.8	1.4
2000	2.2	2.2	2	1.8	1.3

184

Из таблицы становится понятно, что большая по размеру выборка дает возможность с большей степенью надежности оценить даже не­большие расхождения в мнениях и намерениях избирателей. Однако и тут следует быть очень осторожным в выводах. Исследователи об­щественного мнения зачастую спешат объявить, что полученные ими результаты надежно предсказывают победу кандидата на выборах, но с предельной погрешностью 2—3%. Это значит, что точность пред­видения лежит в пределах ±3%. То есть, если исследователь заявляет, что определенный кандидат победит на выборах с 51% голосов, на самом деле это выглядит так: он сможет либо победить, набрав 54% голосов избирателей, либо проиграть, получив всего 48% их голосов.

К тому же нельзя забывать, что результаты изучения обществен­ного мнения фиксируют его состояние лишь на момент проведения опроса респондентов. А настроения людей, их отношение постоянно меняются под давлением политических событий. Чрезвычайно притя­гательные по силе события способны бросать общественное мнение из одной крайности в другую.

Поэтому, прежде чем делать выводы и давать рекомендации на основании анализа результатов исследования общественного мнения, нужно еще и еще раз взвесить их с точки зрения обоснованности, на­дежности и статистической значимости, связанных с предельными погрешностями.