Поскольку исследователи дело с образцами от
населения, должен быть какой-то путь для
им сравнить результаты (или делать выводы
о), что было обнаружено в образце
к тому, что существует в целевой группе населения.
Однако, как отмечалось ранее, всякий раз, когда
выборки из совокупности изучается,
Результаты образца (наблюдаемых измерений)
будет в определенной степени от того, что
Теоретически существует в популяции (ожидается
измерений). Вычисление ошибки
за счет отбора проб обеспечивает оценку Разница между наблюдаемыми и ожидаемыми
измерениями и является основой всех
исследования интерпретации.
Есть два важных терминов, относящихся
к вычислительным ошибкам из-за выборки:
(1) стандартная ошибка (обозначенные как SE) и
(2) ошибки выборки, которая также упоминается
как погрешности или доверительный интервал
(обозначенные как таковые или м или ДИ). стандартный
Ошибка относится к населению и
как образцы относятся к этой популяции. Если
большое количество образцов, выбирают из
населения, данные (или статистической информации)
от тех образцов попадет в
некоторый тип узора.Стандартная ошибка
Статистика это стандартное отклонение (среднее
разница очков населения
среднее) выборочного распределения этого
статистика. Стандартные ошибки тесно связано
Размер выборки при увеличении размера выборки,
Стандартная ошибка уменьшается.
Ошибка выборки обеспечивает индикацию
как близко данных из выборки должны
Население имею в виду. Низкий ошибка выборки указывает
что там меньше или диапазон изменчивости в
выборочное распределение.
Например, предположим, что мы хотим измерить
отношений 18-24-летнего зрителя
в Денвере, штат Колорадо, к новому телевидению
программы. Кроме того, предполагается, что все
зрителей производят средний балл 6.0 на
из 10 пунктов программе обращение измерения
масштабе. Некоторые люди могут не любить программы
Скорость и шоу 1, 2, или 3, а некоторые могут найти
это посредственный и оценить 4, 5, 6 или 7, и
Остальные зрители могут, как показывают много
и оценить 8, 9, или 10. Различия между
18 - 24-летнего зрителя привести пример
о том, как ошибка выборки может произойти. если
мы попросили каждого зрителя, чтобы оценить шоу в
Отдельное исследование и каждый из них оценили программу
6, то никакие ошибки не существует. Тем не менее,
безошибочную образца маловероятно.
Ответчик различия существуют, а некоторые
не нравится программа и другие подобные ему.
Хотя средний рейтинг программы
6,0 в гипотетического примера можно
на выборку из популяции
, что не соответствует средний рейтинг.
Образец может быть выбран, который включает
Только зрители, которым не нравится программа. это
будет искажать населения из-за
Средняя оценка апелляция была бы ниже
чем средний балл. Вычисление процента
ошибки выборки позволяет исследователям
для оценки риска, связанного с принятием
результаты исследований как "реальные".
Вычислительные ошибки выборки соответствующих
лишь с вероятностью образцов. ошибка выборочного исследования
не может быть вычислен с исследований, которые
использует образцы nonprobability потому что не все
имеет равные шансы быть выбранным.
Это одна причина образцы nonprobability
используются только в предварительных исследований или
В исследованиях, в которых ошибки не считается
важно.
Ошибка выборки вычисления необходимы
в области исследований и основаны на концепции
центральной предельной теоремы. В своей простейшей
форме, теорема утверждает, что сумма
Большое количество независимых одинаково
распределенные случайные величины (или отбора проб распределений) имеет приблизительный нормальной
распределения.Теоретическое распределение выборки
является множество всех возможных выборок
заданного размера. Такое распределение значений
описывается колоколообразной кривой нормального или
кривой (также известный как распределение Гаусса,
после того, как Карл Ф. Гаусс, немецкий математик
и астронома, который использовал
концепция для анализа ошибок наблюдений).
нормальное распределение играет важную роль в вычислительной
Ошибка выборки, потому что ошибки выборки
(выборочного распределения), которые выполнены в
повторных измерений, как правило, обычно
распределены.
Вычислительные ошибки выборки представляет собой процесс
определение, с определенной долей уверенности,
разница между образцом и
целевых групп населения. Ошибка может произойти
случайно или через некоторые вине исследований
процедуры. Однако, когда вероятностной выборке
используется, частота ошибки может быть
определяется с учетом взаимосвязи между
образцом и нормальной кривой.
нормальной кривой, как показано на рисунке 4.3, симметрично
относительно среднего или средней, которая
показывает, что равное число баллов лежит
по обе стороны от средней точки.
