Vsebina

• Koraki
• Nasvet
• Kaj rabiš

Interval zaupanja je kazalnik, ki nam pomaga vedeti natančnost meritve. Poleg tega interval zaupanja kaže tudi na stabilnost pri ocenjevanju vrednosti, tj. Zahvaljujoč intervalu zaupanja lahko vidite, kako bodo rezultati ponovljive meritve odstopali od prvotne ocene. . Naslednji članek vam bo pomagal izvedeti, kako izračunati intervale zaupanja.

Koraki

1. 

   Upoštevajte pojav, ki ga želite preveriti. Recimo, da želite preizkusiti naslednji scenarij: Povprečna teža moških v ABC šoli je 81 kg (kar ustreza 180 lbs).. Preveriti morate, ali je vaša napoved glede teže študentov v ABC pravilna v določenem intervalu zaupanja.

2. 

   
   
   Izberite vzorec iz dane populacije. To je korak, ki ga boste izvedli za zbiranje podatkov za preverjanje hipoteze. Recimo, da ste naključno izbrali 1000 študentov.

3. 

   Izračunajte srednji in standardni odklon vzorca. Izberite statistično vrednost vzorca (npr. Povprečje vzorca, standardni odklon vzorca), ki ga želite uporabiti za oceno izbranega parametra populacije. Parameter populacije je vrednost, ki predstavlja določeno značilnost te populacije. Za izračun srednjega in standardnega odklona vzorca naredite naslednje:
   • Srednjo vrednost izračunamo tako, da vzamemo vsoto uteži 1000 izbranih študentov in skupno število dobimo s 1000, torej številom študentov. Povprečna dobljena teža bo 81 kg (180 lbs).
   • Za izračun standardnega odklona morate določiti sredino nabora podatkov. Nato morate izračunati spremenljivost podatkov ali z drugimi besedami najti sredino kvadratnega odklona od srednje vrednosti. Nato bomo dobili kvadratni koren dobljene vrednosti. Predpostavimo, da je izračunani standardni odklon 14 kg (kar ustreza 30 lbs). (Opomba: včasih je pri statističnih težavah navedena vrednost standardnega odklona.)

4. 

   
   
   Izberite želeni interval zaupanja. Pogosto uporabljeni intervali zaupanja so 90%, 95% in 99%. Običajno je navedena tudi ta vrednost. Na primer upoštevajte 95-odstotni interval zaupanja.

5. 

   Izračunajte obseg napake ali mejo napake. Mejo napake lahko izračunamo po formuli: Z_{a / 2} * σ / √ (n). Tam notri, Z_{a / 2} je faktor zaupanja, kjer je a interval zaupanja, standardni odklon in n velikost vzorca. Z drugimi besedami, mejno vrednost morate pomnožiti s standardno napako. Za rešitev te formule formulo razdelite na naslednje dele:
   • Za izračun mejne vrednosti Z_{a / 2}: Obravnavani interval zaupanja je 95%. Pretvorba iz odstotka v decimalno vrednost daje: 0,95; delite to vrednost z 2, da dobite 0,475. Nato primerjajte s tabelo z in poiščite ustrezno vrednost 0,475. Vidimo, da je najbližja vrednost 1,96 na presečišču vrstice 1,9 in stolpca 0,06.
   • Če želite izračunati standardno napako, vzemite standardni odklon 30 (v lbs in 14 v kg) in to vrednost delite s kvadratnim korenom velikosti vzorca na 1000. Dobimo 30 / 31,6 = 0,95 lbs, ali (14 / 31,6 = 0,44 kg).
   • Pomnožite kritično vrednost s standardno napako, torej vzemite 1,96 x 0,95 = 1,86 (v lbs) ali 1,96 x 0,44 = 0,86 (v kg). Ta izdelek je meja napake ali obseg napake.

6. 

   
   
   Zapišite interval zaupanja. Če želite zabeležiti interval zaupanja, vzemite povprečje (180 lbs ali 81 kg) in ga zapišite na levo od znaka ±, nato pa do meje napake. Rezultat je torej: 180 ± 1,86 lbs ali 81 ± 0,44 kg. Zgornjo in spodnjo mejo intervala zaupanja lahko določimo z dodajanjem ali odštevanjem srednje vrednosti glede na obseg napake. To pomeni, da če je izražena v lbs, je spodnja meja 180 - 1,86 = 178,16, zgornja meja pa 180 + 1,86 = 181,86.
   • S to formulo lahko uporabimo tudi za določitev intervala zaupanja: x̅ ± Z_{a / 2} * σ / √ (n). Kjer je x̅ srednja vrednost.
   oglas

Nasvet

• Vrednosti t in z je mogoče izračunati ročno ali z uporabo kalkulatorja z grafi ali tabelami s statističnimi podatki, ki so običajno vključene v statistično knjigo. Vrednost z je mogoče določiti s standardnim kalkulatorjem porazdelitve, medtem ko je vrednost t mogoče izračunati s kalkulatorjem t-distribucije. Poleg tega lahko uporabite tudi podporna orodja, ki so na voljo v spletu.
• Velikost vzorca mora biti dovolj velika, da bo interval zaupanja veljaven.
• Kritična vrednost, uporabljena za izračun območja napake, je konstanta in je izražena kot t-vrednost ali z-statistika. Vrednost t se pogosto uporablja, kadar standardni odklon populacije ni znan ali kadar velikost vzorca ni dovolj velika.
• Obstaja več metod vzorčenja, ki vam lahko pomagajo pri izbiri reprezentativnega vzorca za test, kot so preprosto naključno vzorčenje, sistematično vzorčenje ali stratificirano vzorčenje.
• Intervali zaupanja ne kažejo verjetnosti posameznega izida. Na primer, z 95% intervalom zaupanja bi lahko rekli, da je povprečje populacije med 75 in 100. 95% interval zaupanja ne pomeni, da ste lahko 95% prepričani, da je vrednost Povprečje testa bo v območju vrednosti, ki ste jo izračunali.

Kaj rabiš

• Vzorčni niz
• Računalnik
• Omrežne povezave
• Statistični učbenik
• Ročni računalnik z grafiko