вычисление некоторого типа статистических измерений и сравнить результаты с теоретическими выборочное распределение. Сравнение определяет частоту, с которой образец
Значения статистики ожидаются.
Есть несколько способов для вычисления выборки
ошибку, но ни один метод подходит
для всех типов образцов или любых ситуациях. в
Кроме того, ошибки формул отличаются по сложности.
Одна ошибка формулой, предназначен для использования с дихотомической
(да / нет) данных, которая оценивает аудиторию
размер для определенных программ телевизор во время
определенных периодов времени используется стандартная ошибка
процентного полученный из простого случайного
образца. Если образец процент (
Те, кто ответил утвердительно) обозначается как р,
Размер образца как N, и выборки
ошибок, (SE), формула:
Предположим, что образец 500 домашних производит
рейтинг (или оценки процента
зрителей) от 20 для конкретного шоу. это
означает, что 20% из тех домохозяйств
обратились к этому каналу в то время. На
95% доверительном уровне, который имеет соответствующий
Z-значение 1,96, формула может быть использована
рассчитать ошибки выборки этого зрительской аудитории
Процент следующим образом:
Эта информация может быть использована для вычисления
доверительных интервалов на различных уровнях доверия.
Например, для вычисления уверенность
интервал при уровне достоверности 0,68, просто
складывать и вычитать 1 стандартной ошибки от
Процент (см. таблицу 4.3). (Обратите внимание, что 68%
кривой нормального охватывается плюс
и минус 1 стандартная ошибка.) Таким образом, мы
68% уверены, что истинный рейтинг находится где-то
между 18.21 (20 - 1,79) и 21,79
(20 +1 1,79).
Если мы хотим иметь большую уверенность в
наши результаты, мы можем вычислить доверие
интервал при уровне достоверности 0,95 путем умножения
на значение, связанное Z на 2 стандартных
отклонение единиц, что на 1,96 себе 3 (р).
В нашем примере с 500 респондентов и
ТВ рейтинге 20%, ошибка выборки в
Уровне достоверности 95% будет 63,50.
Как упоминалось ранее, ошибки выборки
непосредственно связанных с размером выборки.Ошибка фигуры
улучшает размер выборки увеличивается,
но делает это в относительно небольшом уменьшении
приращения. Таким образом, небольшое увеличение образца
размер не обеспечивает огромное сокращение
ошибке, как показано в таблице 4.4. Как можно
видел, даже с образцом 1500, стандарт
ошибка только 0,75 лучше, чем при
Образец 500, рассчитанными ранее.исследователь
необходимо определить, если увеличение
времени и средств созданные 1000 дополнительных
субъектов оправдывает такое пропорциональное
Небольшое увеличение точности.
Таблица 4.4 показывает количество ошибка при
95% и 99%-ном уровне для измерений
, которые содержат дихотомических переменных
(например, да / нет). Например, при использовании
95% доверительном уровне с образцом
1000 и 30% ответ "да" на вопрос,
Вероятная ошибка из-за размера выборки
Только 62,8. Это означает, что мы на 95%
уверен, что наши значения для этого конкретного вопроса
находиться между 27,2% и 32,8%.
Ошибка выборки является важным понятием
во всех областях исследований, поскольку она обеспечивает
указание на степень точности
исследований. Научные исследования опубликованы
большой аудитории измерению фирм, таких как
Arbitron и А. К. Нильсен требуются
Media Rating Council (MRC), чтобы включить
упрощенные диаграммы, чтобы помочь в определении
ошибки выборки. Кроме того, каждая компания
предоставляет некоторый тип объяснение
ошибки, например Arbitron заявлении, озаглавленном
"Описание методологии", содержащееся в
каждый раздел книги рейтинги:
Arbitron оценки могут статистической
отклонения, связанные со всеми обзорах [что]
использовать образец Вселенной. . .точность
из Arbitron оценкам, данным и отчетам
и их статистическую оценку не могу
быть определена любая точная математическая
значение или определение.
Статистическая погрешность выборки из-за найден
во всех исследованиях. Исследователи должны платить
особое внимание потенциальных источников
Ошибка в любом исследовании. Производство исследовании пронизана
с ошибкой равносильно что никогда не имел
провели исследование вообще. Если величина
ошибки подлежали точной оценке,
исследователи могли просто определить
Источником ошибку и исправить ее. Так как это
не представляется возможным, они должны принять как часть ошибке
исследовательского процесса, предпринимаются попытки снизить ее
эффекты к минимуму, и всегда помнить,
рассмотреть свое присутствие при интерпретации
их результаты.
Чтобы использовать эти таблицы, сначала найти ответ
