Wzór na margines błędu dla średniej populacji

Wzór do obliczania marginesu błędu dla przedziału ufności średniej populacji.

C.K. Taylor

Poniższy wzór służy do obliczenia marginesu błędu dla przedział ufności populacji oznaczać . Warunkiem koniecznym do użycia tego wzoru jest to, że musimy mieć próbkę z populacji, która jest normalnie rozłożone i znać odchylenie standardowe populacji. Symbol ORAZ oznacza margines błędu nieznanej średniej populacji. Poniżej znajduje się wyjaśnienie dla każdej zmiennej.

01 z 06

Poziom ufności

Symbol α to grecka litera alfa. Jest to związane z poziomem ufności, z jakim pracujemy dla naszego przedziału ufności. Każdy procent mniejszy niż 100% jest możliwy dla poziomu ufności, ale aby uzyskać sensowne wyniki, musimy użyć liczb bliskich 100%. Typowe poziomy ufności to 90%, 95% i 99%.

Wartość α określa się, odejmując nasz poziom ufności od jednego i zapisując wynik jako ułamek dziesiętny. Zatem 95% poziom ufności odpowiadałby wartości α = 1 - 0,95 = 0,05.

02 z 06

Krytyczna wartość

Krytyczna wartość naszego wzoru na margines błędu jest oznaczona przez z α/2. O to chodzi z * na standardowa tabela rozkładu normalnego z z -wyniki, dla których pole α/2 leży powyżej z *. Alternatywnie jest to punkt na krzywej dzwonowej, dla którego pole 1 - α leży pomiędzy - z * oraz z *.

Przy 95% poziomie ufności mamy wartość α = 0,05. The z -wynik z * = 1,96 ma pole 0,05/2 = 0,025 po prawej stronie. Prawdą jest również, że między wartościami z od -1,96 do 1,96 istnieje całkowita powierzchnia 0,95.

Poniżej przedstawiono wartości krytyczne dla typowych poziomów ufności. Inne poziomy ufności można określić za pomocą procesu opisanego powyżej.

• Poziom ufności 90% ma α = 0,10 i wartość krytyczną z α/2 = 1,64.
• Poziom ufności 95% ma α = 0,05 i wartość krytyczną z α/2 = 1,96.
• 99% poziom ufności ma α = 0,01 i wartość krytyczną z α/2 = 2,58.
• 99,5% poziom ufności ma α = 0,005 i wartość krytyczną z α/2 = 2,81.

03 z 06

Odchylenie standardowe

Grecka litera sigma, wyrażona jako σ, to odchylenie standardowe badanej przez nas populacji. Używając tego wzoru zakładamy, że wiemy, czym jest to odchylenie standardowe. W praktyce niekoniecznie wiemy na pewno, czym naprawdę jest odchylenie standardowe populacji. Na szczęście można to obejść na kilka sposobów, na przykład za pomocą innego rodzaju przedziału ufności.

04 z 06

Wielkość próbki

Wielkość próby oznaczona jest we wzorze przez n . Mianownik naszego wzoru składa się z pierwiastka kwadratowego z wielkości próbki.

05 z 06

Kolejność operacji

Ponieważ istnieje wiele kroków z różnymi krokami arytmetycznymi, kolejność operacji jest bardzo ważna przy obliczaniu marginesu błędu ORAZ . Po ustaleniu odpowiedniej wartości z α/2, pomnóż przez odchylenie standardowe. Oblicz mianownik ułamka, najpierw znajdując pierwiastek kwadratowy z n następnie dzieląc przez tę liczbę.

06 z 06

Analiza

Na uwagę zasługuje kilka cech formuły:

• Nieco zaskakującą cechą wzoru jest to, że poza podstawowymi założeniami dotyczącymi populacji, wzór marginesu błędu nie opiera się na wielkości populacji.
• Ponieważ margines błędu jest odwrotnie proporcjonalny do pierwiastka kwadratowego wielkości próby, im większa próba, tym mniejszy margines błędu.
• Obecność pierwiastka kwadratowego oznacza, że ​​musimy radykalnie zwiększyć wielkość próby, aby mieć jakikolwiek wpływ na margines błędu. Jeśli mamy określony margines błędu i chcemy go zmniejszyć o połowę, to przy tym samym poziomie ufności będziemy musieli czterokrotnie zwiększyć wielkość próby.
• Utrzymanie marginesu błędu na danej wartości przy jednoczesnym zwiększeniu naszego poziomu ufności będzie wymagało od nas zwiększenia liczebności próby.