Kaj je porazdelitev vzorcev?
Porazdelitev vzorčenja lahko definiramo kot verjetnostno porazdelitev s pomočjo statistik, tako da najprej izberemo določeno populacijo in nato uporabimo naključne vzorce, ki so vzeti iz populacije, tj. V bistvu cilja na širjenje frekvenc, povezanih s širjenjem različnih izidov ali rezultati, ki bi se lahko zgodili za določeno izbrano populacijo.
Pojasnilo
- Številni raziskovalci, akademiki, tržni strategi itd. Nadaljujejo z vzorčenjem, namesto da bi izbrali celotno populacijo. Tako je nabor podatkov enostaven in tudi obvladljiv. Recimo, da želi tržnik za lažjo analizo analizirati število mladih, ki se vozijo s kolesom med dvema regijama v starosti 13-18 let.
- V ta namen ne bo upošteval celotne populacije v obeh regijah med 13. in 18. letom starosti, kar praktično ni mogoče, in četudi je to preveč zamudno, nabor podatkov pa ni obvladljiv . Namesto tega bo tržnik vzel vzorec po 200 iz vsake regije in opravil distribucijo.
- Povprečno število uporabljenega kolesa tukaj označujemo kot vzorec. Vsak izbrani vzorec ima ustvarjeno lastno povprečje, porazdelitev povprečne dobljene povprečne vrednosti pa je opredeljena kot porazdelitev vzorca. Dobljeno odstopanje se imenuje standardna napaka.
Primer porazdelitve vzorcev
- Ob predpostavki, da raziskovalec izvaja študijo o teži prebivalcev določenega mesta in ima pet opazovanj ali vzorcev, tj. 70 kg, 75 kg, 85 kg, 80 kg in 65 kg. Na splošno velja, da ima mesto normalno razporeditev in vzdržuje standardni odklon 5 kg glede na mere teže. Tako lahko povprečje izračunamo kot (70 + 75 + 85 + 80 + 65) / 5 = 75 kg.
- Predvidevamo tudi, da je število prebivalstva ogromno; tako, da gremo na drugi korak, bomo število opazovanj ali vzorcev razdelili na 1, tj. 1/5 = 0,20. Zdaj moramo vzeti kvadratni koren 0,20, kar pomeni 0,45. Nato se kvadratni koren pomnoži s standardnim odklonom, tj. 0,45 * 5 = 2,25 kg. Tako dobljena standardna napaka znaša 2,25 kg, povprečna vrednost pa 75 kg. Ta dva dejavnika lahko uporabimo za opis porazdelitve.
Vrste porazdelitve vzorcev
# 1 - Porazdelitev povprečja vzorčenja
- To lahko opredelimo kot verjetnostno širjenje vseh načinov vzorcev, izbranih naključno na podlagi določene velikosti iz določene populacije. Ko se vzorci odločijo za normalno populacijo, bo tudi širjenje dobljene srednje vrednosti normalno na srednjo vrednost in standardni odklon.
- Če populacija ni normalna do mirujočega stanja, se bo porazdelitev sredstev običajno približala običajni porazdelitvi, če je velikost vzorca precej velika.
# 2 - Vzorčna porazdelitev deleža
To je v prvi vrsti povezano s statistiko, vključeno v atribute. Tu nastopa vloga binomske porazdelitve. Na splošno se odziva na zakone binomske porazdelitve, toda ko se velikost vzorca poveča, običajno postane spet običajna porazdelitev.
# 3 - Študentska T-distribucija
Ta vrsta porazdelitve se uporablja, kadar standardni odmik populacije raziskovalcu ni znan ali kadar je velikost vzorca zelo majhna. Ta vrsta porazdelitve je zelo simetrična in izpolnjuje pogoj standardne normalne spremenljivke. Ko se velikost vzorca povečuje, se tudi porazdelitev T zelo približa običajni porazdelitvi.
# 4 - F distribucija
- Kadar je v števcu obvezno prisotna večja varianca, porazdelitev F najde svojo uporabo, saj stopnja svobode spremeni tudi kritične vrednosti sprememb F, kar velja tako za velike kot za majhne variance. To je mogoče izračunati iz razpoložljivih tabel.
- Primerjava se opravi na podlagi izmerjene vrednosti F, ki pripada vzorčnemu nizu, in vrednosti, ki se izračuna iz tabele, če je prejšnja enaka ali večja od vrednosti tabele, nična hipoteza študije zavrne.
# 5 - Chi-Square Formula Distribution
Ta vrsta distribucije se uporablja, kadar nabor podatkov vključuje obravnavo vrednosti, ki vključujejo seštevanje kvadratov. Doda se nabor kvadratnih količin, ki pripadajo varianti vzorcev, in tako se naredi porazdelitveni razmik, ki ga imenujemo porazdelitev hi-kvadrat.
Pomen
- To je pomembno, ker poenostavlja pot do statističnega sklepanja. Poleg tega omogoča, da se analitični premisleki osredotočijo na statično porazdelitev in ne na mešani verjetnostni razpon vsake izbrane vzorčne enote.
- Z uporabo te porazdelitve se odpravi spremenljivost, ki je prisotna v statistiki.
- Ponuja nam odgovor o verjetnih izidih, ki se bodo najverjetneje zgodili.
- Imajo ključno vlogo v naključnih statističnih študijah, kar pomeni, da imajo pomembno vlogo pri sklepanju o celotni populaciji.
Zaključek
- To je pri statistiki ključnega pomena, ker je glavno vodilo pri statističnem sklepanju. V bistvu vodijo raziskovalca, akademike ali statistike o širjenju frekvenc in kažejo na vrsto različnih verjetnih izidov, ki bi jih lahko nadalje označili za celotno populacijo.
- Glavni dejavnik, ki je tu vključen, je srednja vrednost vzorca in standardna napaka, ki nam, če so ocene, pomagajo izračunati tudi porazdelitev vzorčenja. Obstajajo različne vrste distribucijskih tehnik, ki se uporabljajo na podlagi scenarija in nabora podatkov.
