Как работи разпределението на пробите
Какво представлява разпределението на извадката?
Разпределението на извадката е a вероятностно разпределение на статистика, получена от по -голям брой проби, взети от конкретна популация. Разпределението на извадката на дадена популация е разпределението на честотите на редица различни резултати, които биха могли да възникнат за статистика на население.
В статистика, популация е целият пул, от който има статистически данни проба е изтеглено. Населението може да се отнася до цяла група хора, предмети, събития, посещения в болница или измервания. По този начин за популация може да се каже, че е съвкупно наблюдение на субекти, групирани заедно по обща характеристика.
- Разпределението на извадката е статистика, която се получава чрез многократно вземане на проби от по -голяма популация.
- Той описва редица възможни резултати от тази статистика, като например средната стойност или начин на някаква променлива, тъй като тя наистина съществува като популация.
- По -голямата част от данните, анализирани от изследователите, всъщност са взети от проби, а не от популации.
Разбиране на разпределението на извадката
Много данни изготвени и използвани от академици, статистици, изследователи, маркетолози, анализатори и др. всъщност са проби, а не популации. Пробата е подмножество от популация. Например медицински изследовател, който искаше да сравни средното тегло на всички бебета, родени в Северна Америка от 1995 до 2005 г., с тези, родени в Южна Америка в рамките на същия период от време не може в рамките на разумен период от време да извлече данните за цялото население за над един милион раждания, настъпили през десетгодишния период. Вместо това той ще използва само теглото, да речем, 100 бебета, на всеки континент, за да направи заключение. Теглото на 200 използвани бебета е пробата, а средното тегло, изчислено, е средната проба.
Сега да предположим, че вместо да вземете само една проба от 100 тежести за новородени от всеки континент, медицинската изследователят взема многократни случайни извадки от общата популация и изчислява средната стойност на извадката за всяка проба група. Така че за Северна Америка той извлича данни за 100 тегла на новородени, записани в САЩ, Канада и Мексико, както следва: четири 100 проби от избрани болници в САЩ, пет 70 проби от Канада и три 150 записа от Мексико, за общо 1200 тегла на новородени бебета, групирани в 12 комплекти. Той също така събира примерни данни от 100 тегла при раждане от всяка от 12 -те страни в Южна Америка.
Всяка проба има своя собствена средна проба и разпределението на средната проба е известно като разпределение на пробата.
Средното тегло, изчислено за всеки набор от проби, е извадковото разпределение на средната стойност. Не само средната стойност може да бъде изчислена от извадка. Друга статистика, като стандартното отклонение, вариация, пропорция и обхват могат да бъдат изчислени от извадкови данни. Стандартното отклонение и вариация измерват променливостта на разпределението на извадката.
Броят на наблюденията в популация, броят на наблюденията в извадката и процедурата, използвана за изготвяне на наборите от проби, определят променливостта на разпределението на извадката. Стандартното отклонение на разпределението на извадката се нарича стандартна грешка. Докато средната стойност на извадковото разпределение е равна на средната стойност на популацията, стандартната грешка зависи от стандартното отклонение на населението, размера на населението и размера на проба.
Знаейки колко разпределени са средните стойности на всеки от наборите от проби един от друг и от популацията ще дадат индикация за това колко близо е средното за извадката до средното за населението. Стандартната грешка на разпределението на извадката намалява с увеличаване на размера на извадката.
Специални съображения
Популация или един извадков набор от числа ще има нормално разпределение. Тъй като извадковото разпределение включва множество набори от наблюдения, то не е задължително да има камбанен извит форма.
Следвайки нашия пример, средното тегло на бебетата в Северна Америка и в Южна Америка има нормално разпределение, тъй като някои бебета ще бъдат с поднормено тегло (под средното) или с наднормено тегло (над средното), като повечето бебета попадат между тях (около средното). Ако средното тегло на новородените в Северна Америка е седем килограма, средното тегло на пробата във всяко от 12 -те комплекта пробни наблюдения, записани за Северна Америка, ще бъдат близо до седем килограма добре.
Ако обаче начертаете всяка от средните стойности, изчислени във всяка от 1200 -те пробни групи, получената форма може водят до равномерно разпределение, но е трудно да се предвиди със сигурност каква ще бъде действителната форма бъда. Колкото повече извадки използва изследователят от популацията от над милион тегловни цифри, толкова повече графиката ще започне да формира нормално разпределение.
