Зміст
- Випадкова вибірка
- Точність
- Інтервали довіри
- Стандартна помилка
- Складність використання великих розмірів зразків
Розмір вибірки - це кількість спостережень, проведених для проведення статистичного аналізу. Розміри зразків можуть складатися з людей, тварин, партій їжі, машин, акумуляторів або будь-якої іншої сукупності.
Випадкова вибірка
Випадкова вибірка - це метод, за допомогою якого випадкові вибірки збираються з популяції, щоб оцінити інформацію про сукупність без упередженості. Наприклад, якщо ви хочете дізнатися, який тип людей живе в певному місті, вам доведеться взяти інтерв'ю / заміряти різних людей навмання. Однак, якби ви просто використовували всіх із бібліотеки, ви б не мали справедливої / неупередженої оцінки того, яким є загальне населення, яке займає місто, лише люди, які ходять до бібліотеки.
Точність
Зі збільшенням розмірів вибірки оцінки стають більш точними. Наприклад, якщо ми випадковим чином вибрали 10 дорослих чоловіків-чоловіків, ми можемо виявити, що їх середній зріст буде висотою 6 футів-3 дюйми, можливо тому, що є баскетболіст, який завищує нашу оцінку. Якби ми виміряли два мільйони дорослих чоловіків, ми мали б краще прогнозувати середній зріст самців, тому що крайності будуть врівноважуватися, а справжнє середнє значення затьмарить будь-які відхилення від середнього.
Інтервали довіри
Коли статистик робить прогноз щодо результату, він часто будує інтервал навколо своєї оцінки. Наприклад, якщо ми виміряли вагу 100 жінок, ми могли б сказати, що ми на 90 відсотків впевнені, що справжня, середня вага жінки знаходиться в інтервалі від 103 до 129 кілограмів. (Це, звичайно, залежить і від інших факторів, таких як мінливість вимірювань.) Зі збільшенням обсягу вибірки ми стаємо впевненішими у своїй оцінці, а інтервали стають меншими. Наприклад, з мільйоном жінок можна сказати, що ми на 98 відсотків впевнені, що справжня середня вага жінок становить від 115 до 117 фунтів. Іншими словами, зі збільшенням кількості вибірки наша впевненість у наших вимірах збільшується, а розмір наших довірчих інтервалів зменшується.
Стандартна помилка
Варіація - це міра поширення даних навколо середнього. Стандартне відхилення - це квадратний корінь варіації і допомагає приблизно визначити, який відсоток населення потрапляє між діапазоном значень відносно середнього. Зі збільшенням розміру вибірки стандартна похибка, яка залежить від стандартного відхилення та розміру вибірки, зменшується. Отже, збільшення точності оцінок і дослідження, побудовані на цих оцінках, вважаються більш надійними (з меншим ризиком помилок).
Складність використання великих розмірів зразків
Більші розміри вибірки, очевидно, дають кращі, точніші оцінки щодо популяцій, але існує кілька проблем з дослідниками, які використовують більші розміри вибірки. Перш за все, може бути важко знайти випадкову вибірку людей, які бажають спробувати новий наркотик. Коли ви робите це, стає дорожче надавати препарат більшої кількості людей та стежити за тим, щоб більше людей стежило з часом. Крім того, потрібно більше зусиль для отримання та підтримки більшого розміру вибірки. Навіть якщо більші розміри вибірки дають більш точну статистику, додаткові витрати та зусилля не завжди потрібні, оскільки менші розміри вибірки також можуть дати значні результати.