Porazdelitev vzorcev

Kaj je vzorčna porazdelitev?

Porazdelitev vzorčenja je verjetnostna porazdelitev statistike, dobljena z velikim številom vzorcev, odvzetih iz določene populacije. Vzorčna porazdelitev dane populacije je porazdelitev frekvenc za različne rezultate, ki bi se lahko pojavili pri statistiki populacije.

Razumevanje vzorčne distribucije

Veliko podatkov, ki jih zbirajo in uporabljajo akademiki, statistiki, raziskovalci, tržniki, analitiki itd., So pravzaprav vzorci in ne populacije. Vzorec je podskupina populacije. Na primer, medicinski raziskovalec, ki je želel primerjati povprečno težo vseh dojenčkov, rojenih v Severni Ameriki od leta 1995 do 2005, z otroki, rojenimi v Južni Ameriki v istem časovnem obdobju, ne more v razumnem času izvleči podatkov za celotno populacijo več kot milijon porodov, ki so se zgodili v desetletnem časovnem okviru. Namesto tega bo na vsaki celini naredil le težo, recimo, 100 dojenčkov. Teža 200 uporabljenih dojenčkov je vzorec in izračunana povprečna teža je povprečna vrednost vzorca.

Predpostavimo, da medicinski raziskovalec namesto tega da vzame samo en vzorec 100 uteži za novorojenčke z vsake celine, odvzame ponavljajoče se naključne vzorce iz splošne populacije in izračuna vzorčno vrednost za vsako skupino vzorcev. Tako za Severno Ameriko potegne podatke za 100 uteži za novorojenčke, posnete v ZDA, Kanadi in Mehiki, kot sledi: štiri 100 vzorcev iz izbranih bolnišnic v ZDA, pet 70 vzorcev iz Kanade in tri 150 zapisov iz Mehike, skupaj od 1200 uteži novorojenih dojenčkov, razvrščenih v 12 sklopov. Zbere tudi vzorčne podatke o 100 rojstnih uteži iz vsake od 12 držav Južne Amerike.

Vsak vzorec ima svojo vzorčno srednjo vrednost in porazdelitev vzorčnega sredstva je znana kot porazdelitev vzorca.

Povprečna teža, izračunana za vsak nabor vzorcev, je porazdelitev vzorca srednje vrednosti. Iz vzorca ni mogoče izračunati samo povprečne vrednosti. Iz podatkov o vzorcih se lahko izračunajo druge statistike, kot so standardni odklon, odstopanje, razmerje in razpon. Standardni odklon in variance merita spremenljivost porazdelitve vzorčenja.

Število opazovanj v populaciji, število opazovanj v vzorcu in postopek, uporabljen za risanje vzorčnih setov, določajo spremenljivost porazdelitve vzorčenja. Standardni odklon porazdelitve vzorčenja se imenuje standardna napaka. Medtem ko je sredina porazdelitve vzorčenja enaka srednji vrednosti populacije, je standardna napaka odvisna od standardnega odklona populacije, velikosti populacije in velikosti vzorca.

Glede na to, kako se srednje vrednosti vsakega od vzorčnih skupin med seboj širijo in od populacijske povprečnice, bo pokazal, kako blizu je povprečja vzorca glede na populacijsko povprečje. Standardna napaka porazdelitve vzorčenja se zmanjšuje, ko se poveča velikost vzorca.

Posebna vprašanja

Populacija ali en vzorčni nabor številk bo imel normalno porazdelitev. Ker pa distribucija vzorčenja vključuje več sklopov opazovanj, ne bo nujno imela zvončaste oblike.

Po našem primeru ima povprečna populacijska teža dojenčkov v Severni in Južni Ameriki normalno porazdelitev, ker bodo nekateri dojenčki prenizki (pod srednjo) ali prekomerno telesno težo (nad srednjo), večina dojenčkov pa bo vmes (približno ). Če je povprečna teža novorojenčkov v Severni Ameriki sedem kilogramov, bo povprečna teža vzorca v vsakem od 12 sklopov vzorčnih opazovanj, posnetih za Severno Ameriko, tudi blizu sedem kilogramov.

Če pa grafite vsako povprečje, izračunano v vsaki od 1.200 vzorčnih skupin, lahko dobljena oblika povzroči enakomerno porazdelitev, vendar je težko zanesljivo predvideti, kakšna bo dejanska oblika. Več ko bo vzorcev uporabil raziskovalec pri populaciji z več kot milijon masnih mas, bolj bo graf začel oblikovati normalno porazdelitev.

• Porazdelitev vzorčenja je verjetnostna porazdelitev statistike, dobljena z velikim številom vzorcev, odvzetih iz določene populacije.
• Vzorčna porazdelitev dane populacije je porazdelitev frekvenc za različne rezultate, ki bi se lahko pojavili pri statistiki populacije.
• Veliko podatkov, ki jih zbirajo in uporabljajo akademiki, statistiki, raziskovalci, tržniki in analitiki, so pravzaprav vzorci in ne populacije.

Primerjajte investicijske račune Ime ponudnika Opis Razkritje oglaševalcev × Ponudbe, ki se pojavijo v tej tabeli, so partnerstva, od katerih Investopedia prejema nadomestilo.

Sorodni pogoji

Kako delujejo standardne napake Standardna napaka je standardni odklon vzorčne populacije. Izmeri natančnost, s katero vzorec predstavlja populacijo. več Kaj je teorem centralne meje (CLT)? Teorem o osrednji meji določa, da porazdelitev vzorca pomeni približno normalno porazdelitev, ko se velikost vzorca poveča. več Opredelitev T-testa T-test je vrsta inferencialne statistike, ki se uporablja za ugotavljanje, ali obstaja pomembna razlika med sredstvi dveh skupin, ki sta lahko v določenih značilnostih povezani. več Razumevanje statistike prebivalstva V statistiki je populacija celotna skupina, iz katere se vzame statistični vzorec. Prebivalstvo se lahko nanaša na celotno skupino ljudi, predmete, dogodke, obiske bolnišnic ali meritve. več Kako deluje neparametrična statistika Neparametrična statistika se nanaša na statistično metodo, pri kateri podatki niso potrebni za normalno distribucijo. Uvrstitve se ne bi smele spreminjati. več Razumevanje dvotirnih testov Dvotirni test je statistični test, pri katerem je kritično območje porazdelitve dvostransko in preizkuša, ali je vzorec večji ali manjši od določenega obsega vrednosti. več partnerskih povezav