Съдържание
- Случайно вземане на проби
- Точност
- Интервали на увереност
- Стандартна грешка
- Трудност при използването на по-големи размери на пробите
Размерът на извадката представлява броя на наблюденията, направени за извършване на статистически анализ. Размерите на пробите могат да бъдат съставени от хора, животни, партиди храни, машини, батерии или каквато и да е оценка на популацията.
Случайно вземане на проби
Случайното вземане на проби е метод, чрез който се събират случайни проби от популация, за да се оцени информацията за популацията, без да се пристрастява. Например, ако искате да знаете какъв тип хора живеят в определен град, трябва да направите интервю / измерване на различни хора на случаен принцип. Въпреки това, ако просто използвахте всички от библиотеката, нямаше да имате справедлива / обективна оценка за това какво е общото население, което окупира града, само хората, които отиват в библиотеката.
Точност
С увеличаването на размера на извадките оценките стават по-точни. Например, ако избрахме на случаен принцип 10 възрастни мъже от мъже, може да намерим средната им височина да е висока 6 фута-3 инча, може би защото има баскетболист, който завишава нашата оценка. Ако обаче измерим два милиона възрастни мъже, щяхме да имаме по-добър предсказател за средната височина на мъжете, защото крайностите ще се балансират и истинската средна стойност ще засенчи всякакви отклонения от средната стойност.
Интервали на увереност
Когато статистик направи прогноза за резултат, той често изгражда интервал около своята оценка. Например, ако измерихме теглото на 100 жени, бихме могли да кажем, че сме 90 процента уверени, че истинското, средно тегло на жените е в интервала от 103 до 129 килограма. (Това, разбира се, зависи и от други фактори като променливост в измерванията.) С увеличаването на размера на извадката ставаме по-уверени в нашата оценка и интервалите ни стават по-малки. Например с милион жени можем да кажем, че сме 98 процента уверени, че истинското, средно тегло на жените е между 115 и 117 килограма. С други думи, с увеличаването на размера на извадката доверието в нашите измервания се увеличава и размерът на нашите интервали на доверие намалява.
Стандартна грешка
Вариацията е мярка за разпространението на данни около средната стойност. Стандартното отклонение е квадратният корен на вариация и помага приблизително да се определи какъв процент от популацията попада между диапазон от стойности спрямо средната стойност. С увеличаването на размера на пробата стандартната грешка, която зависи от стандартното отклонение и размера на пробата, намалява. Следователно, увеличението на прецизността и проучванията, изградени върху тези оценки, се считат за по-надеждни (с по-малък риск от грешки).
Трудност при използването на по-големи размери на пробите
По-големите размери на пробите очевидно дават по-добри и по-точни оценки за популациите, но има няколко проблема с изследователите, които използват по-големи размери на извадката. На първо място може да е трудно да се намери случайна извадка от хора, желаещи да опитат ново лекарство. Когато го направите, става по-скъпо да предоставяте лекарството на повече хора и да наблюдавате повече хора във времето. Освен това са необходими повече усилия за получаване и поддържане на по-голям размер на извадката. Дори ако по-големите размери на извадката дават по-точна статистика, допълнителните разходи и усилия не винаги са необходими, тъй като по-малките размери на извадката също могат да доведат до значителни резултати.