Лучший метод коррекции для определения размера выборки с запасом и доверительным уровнем

В информационном типичном сообществе чаще всего получают, думая о довольно конечном числе людей из вашего числа людей, то есть выборке, родственной популяции, в то время как в информационных технологиях это следует предположить, что характеристики выборки продолжают изменяться. есть репрезентативная выборка, в которую вовлечено все население. Для дальнейшего обычно предполагается, что определенно существует популяция, использующая особей, в которой некоторая доля p одной конкретной популяции чем-то отличается от другой 1-p; например, p может быть пропорцией обычных людей с каштановыми волосами, в то время как остальные 1-p имеют на самом деле черные волосы, светлые волосы, рыжие волосы и многое другое. Таким образом, чтобы оценить p в общем пайсе, можно просто взять выборку темноволосых индивидуумов из населения и вычислить принятую долю pÌ для выборки индивидуумов среди каштановых. К сожалению, если почти наверняка не выбрана официальная популяция, оценка p, скорее всего, не будет соответствовать истинному значению s на том основании, что p страдает от шума выборки, т. Однако выборочно эту статистику можно использовать для измерения так называемых равновесных интервалов, которые указывают на то, что скорость pM близка к наиболее значимому истинному значению l.

Пример статистики

< br>

Неопределенность в последнем заданном музыкальном произведении (а именно, оценка величины pÌ должна быть хорошей, но даже не идеальной аппроксимацией фактического процента p) можно резюмировать следующим образом: pm нормально распределена с неявной и p-дисперсией p(1-p)/n. Чтобы выяснить, почему оценщик опыта имеет естественное распределение, изучите центральную граничную теорему. Как определено ниже, уровень достоверности, периоды достоверности, размеры выборки рассчитываются с учетом этого распределения частей. Короче говоря, конкретный доверительный интервал занимает интервал, близкий к p, в котором часто оценка pÌ часто является «вероятной». Число достоверности конкретно указывает, насколько это “вероятно” – например, любой уровень достоверности 95% означает, что фактически ожидается, что оценка pM может быть получена для наибольших 95%, относящихся к образцам во всем доверительном интервале. .порвал. Доверительный интервал зависит от химического состава выборки (дисперсия выборки почти наверняка является новым хорошим обратным распределением n, что означает, что по мере увеличения n большая часть оценки приближается к существенной пропорции); таким образом, адекватная частота ошибок всегда может быть более определена в оценке, называемой допустимой ошибкой, μ, и вычислена для желаемой емкости выборки для доверительного интервала, который вы выбираете меньше, в отличие от e; расчет, признанный «расчетом размера выборки».

Уровень достоверности

Искренность — это мера, связанная с уверенностью в том, насколько точно выборка представляет количество людей, повторяющих выбранное убеждение, обнаруженное в исследовании. Наиболее часто используемым статусом достоверности может быть 90%, 95% и 99%, каждый из которых предлагает свои соответствующие z-показатели (всегда ищите формулу использования или легкодоступные таблицы, такие как приведенная ниже), в основном на основе уровня равновесия. выбран. . Обратите внимание, что использование z-показателей предполагает, что передача выборки курса фактически нормально распределена, как описано выше в разделе «Статистика случайной выборки». Поскольку эксперимент или исследовательская программа повторяются много раз, фактически каждый из которых связан с нашим процентом времени, заключенным в интервале повторной тестовой продукции, мой уровень уверенности указывает, без сомнения, на то, что это верный результат.

<таблица readabilitydatatable="1">

Доверительный интервал

В статистике спокойный интервал — это отличный оценочный диапазон возможных значений для любого типа параметра совокупности, таких как 40±число или 40 ±5%. Учитывая исходно использованный уровень самооценки 95%, если одна и та же выборка в конечном итоге будет воспроизведена несколько раз и в каждом случае фазовые оценки будут сделаны с использованием intInterval, истинный параметр сообщества будет загрязнен примерно на 95%, как в корзинах. Обратите внимание, что модель вероятности 95% относится к надежности типичной процедуры расчета, а не к очень конкретному процессу. После расчета интервала задача либо составляется из набора интересующих параметров, либо как-то не может. Факторы, которые больше всего влияют на размеры доверительного периода, включают: размер выборки, количество, значение и изменчивость внутри выборки.

Можно использовать несколько уравнений, вы можете рассчитать доверительные интервалы на основе таких факторов, как стандартное отклонение или образцы меньшего размера (n

В статистике человек — это набор игр или деталей, которым есть что делать, а также вопрос или опыт. Это может относиться к существующей группе объектов или систем, а может быть даже к гипотетической группе гаджетов. Однако чаще всего население используется для информирования группы людей, будь то количество сотрудников в данном подрядчике, количество людей в различных возрастных клубах в определенной географической области или, возможно, несомненно, количество студентов. дентов. в университете на пару моментов.

Настоятельно рекомендуется отметить, что уравнение определенно необходимо скорректировать с учетом окончательного размера, как показано выше. Член (Nn)/(N-1) в моем уравнении конечной совокупности на самом деле называется коэффициентом корректировки ограниченной совокупности, поэтому необходимо учитывать тот факт, что нельзя обязательно предполагать, что все люди в выборке в целом независимы. Например, если в исследовательскую группу входят 10 человек из группы А, возраст которых колеблется от 1 года до числа лет, или если одному из выбранных людей 100 лет, то приверженность к выбранному человеку, скорее всего, будет быть внутри 1 и 100 лет. . . Поправочный коэффициент конечной совокупности учитывает такие факторы. Ниже приведен пример расчета практически любой доверительной длины с бесконечной популяцией.