여론조사에서 후보자들의 지지율이 A후보 35%, B후보 20%(단, 95% 신뢰수준에서 표본오차 ±3%)
라는 결과를 해석해 보자.
동일한 형태의 여론조사를 100번 실시했을 경우에 95번은, A후보 지지율 = 35%±3% (32%~38%사이)
B후보 지지율 = 20%±3% (17%~23%사이)의 비율일 것이란 의미이다.
선거구의 모든 유권자를 대상으로 지지율 조사를 한다는 것은 불가능하므로 한정된 표본을 선정하여
지지율을 조사한 다음 통계분석을 통하여 선거구 전체의 지지율을 계산하게 되는데, 이때 표본수와
전체 유권자수 간에 차이가 발생하게 되는데 이 차이를 표본오차라고 한다.
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■ 가상의 지지율(p)라면, 95% 신뢰수준에서 표본오차는 ±1.96 * sqrt(p*(1-p) / n)] 이다
   여기서, p의 신뢰구간 = p ± 표본오차
■ 여러가지 어떤 비율을 적용해야 할지 알 수 없을 경우에는 p=0.5를 사용한다.
   [p*(1-p)값이 최대가 되고 오차한계도 가장 커진다.

만약 A후보 35%, B후보 33%라면 오차 범위 안에 있게 되므로 어느 후보가 앞선다고 판단할 수 없다.
여론조사 결과는 위의 표에서 보듯이 표본의 수에 따라서 표본오차가 달라지며, 이는 언론에서 그 지지율
조사결과를 알릴 때 표본오차와 신뢰수준을 반드시 밝히는 이유이다.
또한, 지지율조사 주관사마다 결과가 다른 차이는 Sampling의 방법, 설문의 Skill의 차이이며, 6σ 방법론에
대해서도 많은 교재와 사례를 통하여 알 수 있지만 그 성과가 다르다.
즉, 올바른 Tool을 올바른 목적에 제대로 사용해야 그 진가를 높일 수 있다.