The interval zaupanja se nanaša na obseg vrednosti, ki izhaja iz vzorčne statistike, ki verjetno vključuje vrednost parametra populacije, ki je neznan.
Zaradi naključne narave je malo verjetno, da bi lahko dva vzorca iz dane populacije dala enake intervale. Kljub temu pa bi morali, če bi vaš vzorec večkrat ponoviti, odstotek nastalih intervalov vključevati neznan parameter populacije.
Oglasi
V tem članku boste našli:
Kolikšen je interval zaupanja?
Ker gre za tehniko ocenjevanja, ki se uporablja pri statističnem sklepanju, ki omogoča dimenzioniranje para ali več parov vrednosti, boste z določeno verjetnostjo našli oceno točke, ki je iskanje.
Interval omogoča izračun dveh vrednosti okoli zgornjega in spodnjega srednjega vzorca. Te vrednosti omejujejo obseg, v katerem je določena verjetnost, kje bo parameter populacije.
Oglasi
Interval zaupanja = povprečje + - dopustna napaka
Poznavanje prave populacije je na splošno lahko nekoliko zapleteno. Če bi pomislili na populacijo, ki je sprva štela 5 milijonov ljudi, bi lahko ugotovili povprečne izdatke za potrošnjo vsakega gospodinjstva v tej populaciji.
Oglasi
Narediti bi morali samo enega anketa v vseh gospodinjstvih in izračunajte povprečje. Kljub temu bi lahko spremljanje tega postopka ustvarilo veliko dela, ki bi lahko dodatno zapletlo študijo.
Če se soočimo s tovrstnimi situacijami, je veliko bolj učinkovito izbrati a statistični vzorec, na primer vsakih 500 ljudi in na vzorcu opravi izračun vzorca. Neznanje resnične vrednosti populacije bi sicer ostalo, vendar bi lahko o vrednosti vzorca natančno domnevali.
Oglasi
Temu ukrepu se doda meja napake in na ta način interval zaupanja. Po drugi strani se ta meja napake odšteje od povprečja, da dobimo drugo vrednost, od katere bo enaka povprečju populacije.
Na koncu lahko rečemo, da ta interval ne služi natančni oceni parametra populacije, ampak služi tako Če imate približek njegovega rezultata, vam omogoča, da razmejite dve vrednosti, kjer bo najdena srednja vrednost populacije.
Oglasi
Elementi intervala zaupanja
Pri razmišljanju o pridobitvi intervala je treba upoštevati nekatere prejšnje odločitve, na primer naslednje:
- Najpomembneje je, da izberete parameter populacije, od koder želite dobiti oceno. Ta izbira je večinoma povezana z vrsto porazdelitve, za katero se predvideva, da bo spremenljivka preučevana.
- Parameter populacije je običajno povezan z nekaterimi parametri porazdelitve. Kljub temu lahko v nekaterih primerih obstaja interes za pridobitev vrste parametra.
- Stopnja zaupanja je še ena izbira, s katero je mogoče delati, saj bo od nje odvisna natančnost ocene, dobljene glede na širino intervala. Starejši kot stopnja zaupanja kar je potrebno, večji je polmer intervala, kar pomeni, da bo natančnost pri oceni manjša.
Dejavniki, od katerih je odvisen interval zaupanja
Izračunajte intervalzaupanja vreden odvisno od dejavnikov, ki bodo prikazani spodaj:
Velikost izbranega vzorca
Glede na količino podatkov, uporabljenih za izračun vrednosti vzorca, bo nekaj resničnega parametra populacije.
Stopnja zaupanja
Poroča o odstotku primerov, da je ocena pravilna. Na splošno so ravni med 95% in 99%.
Ocena napake
To se imenuje alfa in obvešča o možnem obstoju vrednosti populacije, ki je zunaj intervala.
Ocena vzorca
To bo odvisno od statistike, ki izračuna interval.
Parametrična ocena intervala zaupanja
Od normalizacije določene statistične študije, ki se izvaja skozi porazdelitev vzorcev, je mogoče poznati parameter populacije skozi njene vrednosti statistika. Večinoma ne kaže ene same vrednosti za neznani parameter, temveč obseg vrednosti, znan kot interval zaupanja.
Ko porazdelitev, ki sledi a statistična populacija, je znano in želite vedeti vrednost enega od parametrov, lahko izberete nekaterih vzorcev, ki predstavljajo populacijo, in se lahko uporabijo določene formule lastne vrednosti statistični. Ta operacija je znana po imenu parametrične ocene.
S tovrstno oceno lahko dobimo naslednje rezultate:
- Ocena točke: Dobljena je z eno vrednostjo za neznani parameter.
- Interval zaupanja: Parametru ponuja obseg vrednosti med dvema mejama.
Preizkušanje hipotez intervala zaupanja
Dokaj pogost postopek pri ravnanju z distribucijo vzorcev temelji na preizkusite hipotezo izhajajoč iz rezultatov vzorca, pridobljenega iz statistične populacije. Ta postopek je odvisen od naslednjih korakov:
- Ko je postavljena hipoteza, za katero se domneva, da je resnična, je znana kot nična hipoteza, inverzna pa je alternativna hipoteza.
- Z določitvijo verjetnostnih zakonov populacije in vzorca lahko to štejemo za normalno porazdelitev.
- Območje sprejetja nične hipoteze lahko določimo z intervali zaupanja.
- V primeru, da je možna fiksacija v zavrnilnih območjih, kjer nična hipoteza ni sprejeta, je splošno znana kot kritično območje.
Upamo, da smo razjasnili vse vaše dvome glede interval zaupanja. Če vam je bila objava všeč, nam pustite komentar in te podatke delite s prijatelji. Do naslednjič!
