Kas yra mėginių pasiskirstymas?
Atrankos pasiskirstymas gali būti apibrėžiamas kaip tikimybių pasiskirstymas naudojant statistiką, pirmiausia pasirenkant tam tikrą populiaciją ir tada naudojant atsitiktines imtis, kurios yra sudarytos iš populiacijos, ty jis iš esmės skirtas dažnių, susijusių su įvairių rezultatų sklaida, sklaidai. arba rezultatai, kurie gali būti pasiekti konkrečiai pasirinktai populiacijai.
Paaiškinimas
- Daugelis tyrėjų, akademikų, rinkos strategų ir kt. Imasi atrankos, o ne renkasi visus gyventojus. Tai leidžia duomenų rinkinį lengvai ir lengvai valdyti. Tarkime, kad tai būtų lengviau, rinkodaros specialistas nori atlikti dviračiu važiuojančio jaunimo skaičiaus analizę tarp dviejų regionų, kurių amžius 13–18 metų.
- Šiuo tikslu jis neatsižvelgs į visus dviejuose regionuose esančius 13–18 metų gyventojus, o tai praktiškai neįmanoma, net jei tai padaroma, tai užima daug laiko, o duomenų rinkinio negalima valdyti. . Vietoj to, rinkodaros specialistas paims 200 pavyzdžių rinkinį iš kiekvieno regiono ir atliks platinimą.
- Vidutinis dviračio naudojimo skaičius čia vadinamas vidutiniu pavyzdžiu. Kiekvienas pasirinktas pavyzdys turi savo sugeneruotą vidurkį, o gautas vidutinis gautas vidurkis yra apibrėžtas kaip imties pasiskirstymas. Gautas nuokrypis vadinamas standartine paklaida.
Imties paskirstymo pavyzdys
- Darant prielaidą, kad tyrėjas atlieka konkretaus miesto gyventojų svorio tyrimą ir turi penkis stebėjimus arba pavyzdžius, ty 70 kg, 75 kg, 85 kg, 80 kg ir 65 kg. Paprastai laikoma, kad miestas yra normaliai pasiskirstęs, o svorio matavimo aspektu išlieka 5 kg standartinis nuokrypis. Taigi vidurkį galima apskaičiuoti taip (70 + 75 + 85 + 80 + 65) / 5 = 75 kg.
- Taip pat manome, kad gyventojų skaičius yra didžiulis; taigi norėdami pereiti prie antrojo žingsnio, stebėjimų ar mėginių skaičių padalinsime iš 1, ty 1/5 = 0,20. Dabar turime imtis 0,20 kvadratinės šaknies, kuri yra 0,45. Tada kvadratinė šaknis padauginama iš standartinio nuokrypio, ty 0,45 * 5 = 2,25 kg. Taigi standartinė paklaida yra 2,25 kg, o gautas vidurkis - 75 kg. Šie du veiksniai gali būti naudojami apibūdinant pasiskirstymą.
Mėginių paskirstymo tipai
# 1 - imties vidurkio pasiskirstymas
- Tai galima apibrėžti kaip tikimybinį visų atsitiktinai atrinktų fiksuoto dydžio iš tam tikros populiacijos imčių vidurkį. Kai mėginiai pasirenka normalią populiaciją, gauto vidurkio sklaida taip pat bus normali vidutiniam ir standartiniam nuokrypiui.
- Jei populiacija nėra normali vis dar, vidurkių pasiskirstymas bus artimas normaliam pasiskirstymui, jei imties dydis yra gana didelis.
# 2 - Imties proporcijų pasiskirstymas
Tai pirmiausia siejama su atributų statistika. Čia žaidžiamas binominio paskirstymo vaidmuo. Paprastai jis reaguoja į binominio pasiskirstymo dėsnius, tačiau padidėjus imties dydžiui, jis vėl tampa normaliu pasiskirstymu.
# 3 - studento T paskirstymas
Šis pasiskirstymo tipas naudojamas, kai standartinis populiacijos nuokrypis tyrėjui nežinomas arba kai imties dydis yra labai mažas. Šis pasiskirstymo tipas yra labai simetriškas ir atitinka standartinio normalaus varianto sąlygą. Didėjant imties dydžiui, net T pasiskirstymas būna labai artimas normaliam pasiskirstymui.
# 4 - F paskirstymas
- Kai skaitiklyje yra privaloma didesnė dispersija, F skirstinys nustato jo naudojimą, nes laisvės laipsnis keičia ir kritines F reikšmes, kurios taikomos tiek dideliems, tiek mažiems dispersijoms. Tai galima apskaičiuoti pagal turimas lenteles.
- Palyginimas atliekamas iš išmatuotos F vertės, priklausančios imties rinkiniui, ir vertės, kuri apskaičiuojama iš lentelės, jei ankstesnė yra lygi arba didesnė už lentelės vertę, nulinė tyrimo hipotezė atmetama.
5 - „Chi-Square Formula Distribution“
Šis paskirstymo tipas naudojamas, kai duomenų rinkinys apima vertes, apimančias kvadratų sumavimą. Pridedamas kvadratinių dydžių rinkinys, priklausantis mėginių dispersijai, ir tokiu būdu atliekamas paskirstymo sklaida, kurią mes vadiname chi kvadrato skirstiniu.
Svarba
- Tai svarbu, nes tai supaprastina statistikos išvadų kelią. Be to, tai leidžia analizės sumetimams sutelkti dėmesį į statinį pasiskirstymą, o ne į kiekvieno pasirinkto imties vieneto mišrią tikimybinę sklaidą.
- Statistikoje esantis kintamumas pašalinamas naudojant šį paskirstymą.
- Tai suteikia mums atsakymą apie tikėtinus rezultatus, kurie greičiausiai įvyks.
- Jie vaidina pagrindinį vaidmenį atliekant išvestinius statistinius tyrimus, o tai reiškia, kad jie vaidina svarbų vaidmenį darant išvadas apie visus gyventojus.
Išvada
- Tai yra svarbiausia statistikoje, nes ji yra pagrindinė statistikos išvadų gairė. Jie iš esmės nurodo tyrėjui, akademikams ar statistikams apie dažnių sklaidą, signalizuodami apie įvairius galimus rezultatus, kuriuos būtų galima dar žymėti visiems gyventojams.
- Pagrindinis faktorius yra imties vidurkis ir standartinė paklaida, kuri, jei įvertinama, taip pat padeda apskaičiuoti imties pasiskirstymą. Yra įvairių platinimo būdų tipų, ir kiekvienas, atsižvelgiant į scenarijų ir duomenų rinkinį, yra taikomas.
