Содержание
- Случайная выборка
- точность
- Доверительные интервалы
- Стандартная ошибка
- Сложность в использовании больших выборочных размеров
Размер выборки представляет собой количество наблюдений, проведенных для проведения статистического анализа. Размеры выборки могут состоять из людей, животных, пищевых партий, машин, батарей или любой другой популяции, которая оценивается.
Случайная выборка
Случайная выборка - это метод, с помощью которого случайные выборки собираются из совокупности для оценки информации о совокупности без предвзятости. Например, если вы хотите узнать, какой тип людей живет в определенном городе, вы должны провести опрос / измерить разных людей наугад. Однако, если бы вы просто использовали всех из библиотеки, у вас не было бы справедливой / непредвзятой оценки того, на что похоже население в целом, населяющее город, просто людей, которые ходят в библиотеку.
точность
По мере увеличения размеров выборки оценки становятся более точными. Например, если мы случайно выбрали 10 взрослых мужчин, мы могли бы найти их средний рост 6 футов 3 дюйма, возможно, потому что есть баскетболист, который завышает нашу оценку. Однако, если бы мы измерили два миллиона взрослых мужчин, у нас был бы лучший прогноз среднего роста мужчин, потому что экстремумы будут уравновешиваться, а истинное среднее будет затенять любые отклонения от среднего.
Доверительные интервалы
Когда статистик делает прогноз о результате, он часто строит интервал вокруг своей оценки. Например, если мы измерили вес 100 женщин, мы могли бы сказать, что мы на 90 процентов уверены, что истинный средний вес женщин находится в интервале от 103 до 129 фунтов. (Это, конечно, зависит и от других факторов, таких как изменчивость измерений.) По мере увеличения размера выборки мы становимся все более уверенными в нашей оценке, и наши интервалы становятся меньше. Например, с миллионом женщин, мы могли бы сказать, что мы на 98 процентов уверены, что истинный средний вес женщины составляет от 115 до 117 фунтов. Другими словами, с увеличением размера выборки наша достоверность наших измерений увеличивается, а размер наших доверительных интервалов уменьшается.
Стандартная ошибка
Вариация является мерой распространения данных вокруг среднего значения. Стандартное отклонение представляет собой квадратный корень вариации и помогает приблизительно определить, какой процент населения попадает между диапазоном значений относительно среднего значения. По мере увеличения размера выборки стандартная ошибка, которая зависит от стандартного отклонения и размера выборки, уменьшается. Следовательно, повышение точности оценок и исследования, основанные на этих оценках, считаются более надежными (с меньшим риском ошибки).
Сложность в использовании больших выборочных размеров
Очевидно, что при больших размерах выборки получаются более точные и более точные оценки численности населения, однако у исследователей, использующих больший размер выборки, есть несколько проблем. Прежде всего, может быть трудно найти случайную выборку людей, желающих попробовать новый препарат. Когда вы это делаете, становится дороже предоставлять лекарство большему количеству людей и контролировать больше людей с течением времени. Кроме того, требуется больше усилий для получения и поддержания большего размера выборки. Даже если больший размер выборки дает более точную статистику, дополнительные затраты и усилия не всегда необходимы, так как меньший размер выборки также может привести к значительным результатам.