Kas ir izlases sadalījums?
Izlases sadalījumu var definēt kā varbūtības sadalījumu, izmantojot statistiku, vispirms izvēloties konkrētu populāciju un pēc tam izmantojot nejaušas izlases, kas tiek ņemtas no populācijas, ti, tas galvenokārt ir vērsts uz to frekvencju izplatīšanos, kas saistītas ar dažādu rezultātu izplatīšanos. vai rezultāti, kas, iespējams, var notikt konkrētajai izvēlētajai populācijai.
Paskaidrojums
- Daudzi pētnieki, akadēmiķi, tirgus stratēģi utt. Veic paraugu sadalījumu, nevis izvēlas visus iedzīvotājus. Tas padara datu kopu vieglu un arī pārvaldāmu. Lai to padarītu vieglāku, pieņemsim, ka mārketinga speciālists vēlas veikt analīzi par to jauniešu skaitu, kuri brauc ar velosipēdu starp diviem reģioniem vecumā no 13 līdz 18 gadiem.
- Šajā nolūkā viņš neņems vērā visus abos reģionos esošos iedzīvotājus no 13 līdz 18 gadu vecumam, kas praktiski nav iespējams, un pat ja tas tiek izdarīts, tas ir pārāk laikietilpīgs, un datu kopa nav pārvaldāma. . Tā vietā tirgotājs no katra reģiona ņems 200 paraugu komplektu un veiks izplatīšanu.
- Vidējais velosipēda lietošanas skaits šeit tiek saukts par vidējo paraugu. Katram izvēlētajam paraugam ir savs ģenerētais vidējais lielums, un iegūto vidējo vidējo lielumu sadala kā parauga sadalījumu. Iegūto novirzi sauc par standarta kļūdu.
Izlases izplatīšanas piemērs
- Pieņemot, ka pētnieks veic pētījumu par konkrētas pilsētas iedzīvotāju svaru un viņam ir pieci novērojumi vai paraugi, ti, 70 kg, 75 kg, 85 kg, 80 kg un 65 kg. Parasti tiek uzskatīts, ka pilsētai ir normāls sadalījums, un svara rādītāju ziņā tā saglabā standartnovirzi 5 kg. Tādējādi vidējo var aprēķināt kā (70 + 75 + 85 + 80 + 65) / 5 = 75 kg.
- Mēs arī pieņemam, ka iedzīvotāju skaits ir milzīgs; tādējādi, lai pārietu uz otro soli, novērojumu vai paraugu skaitu dalīsim ar 1, ti, 1/5 = 0,20. Tagad mums jāņem kvadrātsakne 0,20, kas ir 0,45. Kvadrātsakni pēc tam reizina ar standartnovirzi, ti, 0,45 * 5 = 2,25kg. Tādējādi iegūtā standarta kļūda ir 2,25 kg, un iegūtais vidējais rādītājs bija 75 kg. Šos divus faktorus var izmantot, lai aprakstītu sadalījumu.
Paraugu izplatīšanas veidi
# 1 - vidējā sadalījuma paraugu ņemšana
- To var definēt kā visu iespējamo izlases veidu, kas izvēlēti pēc nejaušības principa, fiksēta lieluma no konkrētas populācijas, varbūtības izplatību. Kad paraugi ir izvēlējušies normālu populāciju, iegūtā vidējā izplatība būs normāla arī vidējai un standartnovirzei.
- Ja populācija nav normāla uz nekustīgu, vidējo sadalījums mēdz tuvināties normālajam sadalījumam ar nosacījumu, ka izlases lielums ir diezgan liels.
# 2 - paraugu ņemšanas proporcijas sadalījums
Tas galvenokārt ir saistīts ar statistiku, kas saistīta ar atribūtiem. Šeit spēlē binomālā sadalījuma lomu. Parasti tas reaģē uz binomālā sadalījuma likumiem, bet, palielinoties izlases lielumam, tas parasti atkal kļūst par normālu sadalījumu.
# 3 - Studenta T sadalījums
Šis sadalījuma veids tiek izmantots, ja populācijas standartnovirze pētniekam nav zināma vai ja izlases lielums ir ļoti mazs. Šis sadalījuma veids ir ļoti simetrisks un atbilst standarta normālā varianta nosacījumam. Palielinoties izlases lielumam, vienmērīgs T sadalījums mēdz kļūt ļoti tuvu normālam sadalījumam.
# 4 - F sadalījums
- Kad skaitītājā obligāti atrodas lielāka dispersija, F sadalījums to izmanto, jo brīvības pakāpe maina arī F izmaiņu kritiskās vērtības, kas ir piemērojama gan lielām, gan mazām dispersijām. To var aprēķināt pēc pieejamajām tabulām.
- Salīdzinājums tiek veikts pēc F izmērītās vērtības, kas pieder izlases kopai, un vērtības, kas tiek aprēķināta no tabulas, ja agrākā ir vienāda ar tabulas vērtību vai lielāka par to, pētījuma nulles hipotēze tiek noraidīta.
# 5 - Chi-Square Formula izplatīšana
Šāda veida sadalījums tiek izmantots, ja datu kopa ir saistīta ar vērtībām, kas ietver kvadrātu summēšanu. Tiek pievienots kvadrātu lielumu kopums, kas pieder paraugu dispersijai, un tādējādi tiek izveidota sadalījuma starpība, ko mēs saucam par chi-kvadrāta sadalījumu.
Svarīgums
- Tas ir svarīgi, jo tas vienkāršo ceļu uz statistikas secinājumiem. Turklāt tas ļauj analītiskos apsvērumos koncentrēties uz statisko sadalījumu, nevis uz katras izvēlētās izlases vienības jauktu varbūtības izplatību.
- Statistikā esošās mainības novēršana tiek veikta, izmantojot šo sadalījumu.
- Tas mums sniedz atbildi par iespējamiem rezultātiem, kas, visticamāk, notiks.
- Viņiem ir galvenā loma secinošos statistikas pētījumos, kas nozīmē, ka viņiem ir liela loma secinājumu izdarīšanā attiecībā uz visiem iedzīvotājiem.
Secinājums
- Tas ir galvenais statistikā, jo tie darbojas kā galvenā vadlīnija statistikas secinājumiem. Viņi būtībā pavada pētnieku, akadēmiķus vai statistikas darbiniekus par frekvenču izplatību, signalizējot par iespējamo rezultātu daudzveidību, ko varētu vēl vairāk apzīmēt visiem iedzīvotājiem.
- Galvenais faktors, kas šeit iesaistīts, ir izlases vidējais lielums un standarta kļūda, kas, ja tiek aprēķināti, palīdz mums aprēķināt arī izlases sadalījumu. Ir dažādi izplatīšanas paņēmieni, un, pamatojoties uz scenāriju un datu kopu, katrs tiek piemērots.
