Conseils Pour Résoudre Deux Intervalles De Confiance D’erreur Standard

 

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Dans ce guide, nos membres du personnel identifieront certaines causes potentielles pouvant générer l’intervalle de confiance standard 2x de l’erreur particulière, puis identifieront certaines solutions possibles que votre organisation peut essayer de résoudre le problème.

 

 

Présentation

Objectifs d’apprentissage : Vous déterminerez le taux d’erreur moyen idéal, la fréquence d’erreur de proportion, parlerez des plages et des intervalles de confiance. Les secteurs de base comprenaient des statistiques d’évaluation. Cette section explore la précision avec laquelle ces estimations peuvent être. Veuillez lire toutes les ressources ci-dessous.

Ressource Texte

Standard inférieur à la moyenne

Un certain nombre d’échantillons de test de la population générale ne sont pas trop identiques. Ils montrent des écarts aléatoires par rapport à chaque alternative, et le modèle peut être mineur, voire significatif. entre le sang systolique induire des échantillons d’une banane sera grand. Ainsi, la diversification entre les échantillons dépend en partie d’une certaine taille de la dispersion de la population à partir de laquelle les entreprises peuvent être tirées. De plus, on sait maintenant qu’un échantillon compact est un indicateur souvent moins précis de la population dont il est généralement tiré en fin de compte qu’un grand test. En d’autres termes, plus il y a de personnes rassemblées dans l’échantillon, plus il est probable que l’échantillon représentera souvent avec exactitude l’abondance, à condition qu’un échantillon aléatoire soit recommandé dans l’échantillon. Par conséquent, si deux modèles ou plus sont tirés de la population générale, plus ils sont grands, plus ils sont similaires. Ainsi, les différences entre les échantillons sont également en partie fondées sur la taille de l’échantillon. Si nous prélevons des échantillons biologiques d’une émission de télévision et calculons une habitude, y compris des observations dans chacun, nous avons votre série douce.

Ces moyennes correspondent généralement. Elles ont une seule vraie distribution normale, et souvent elles le sont, bien que même si leurs observations les ont obtenues de vos enfants, elles ne le sont pas. Cela peut peut-être être établi mathématiquement et est connu sous le nom de “théorème de contrôle central”. La série de valeurs aberrantes, comme le groupe d’observations sur l’ensemble de l’échantillon, a le nouvel écart-type. L’erreur des exigences de valeur moyenne du chant est une estimation de l’alternative standard lorsqu’elle peut être dérivée de la nature d’un grand nombre approprié d’échantillons de cette population.

Comme mentionné ci-dessus, lors de la sélection d’échantillons aléatoires en général, les moyennes varient d’une personne à l’autre. La variation dépend de la variation associée à travers la population et la taille de cette pièce. Nous ne connaissons pas le changement global à travers la population, nous utilisons donc le changement de notre échantillon comme projection. Cela se reflète invariablement dans la déviation de la norme. Maintenant, si nous divisons le type de différence standard par la racine carrée du nombre créé par les observations dans le modèle, nous obtenons une évaluation de l’erreur de la norme moyenne. Il est inestimable de savoir que nous n’affichons pas les échantillons en double pour vous aider à estimer toute l’erreur standard ; infoIl y a juste assez d’informations sur un échantillon. Souvent, cependant, l’idée est que, malheureusement, si nous leur permettions de prendre à plusieurs reprises différents échantillons de l’ensemble de cette manière, la plupart s’attendraient à ce qu’un moyen particulier change ici de manière purement aléatoire.

Année de cas Un médecin de famille a examiné la tension artérielle diastolique chez des hommes âgés de 20 à 46 ans, ou même la différence entre un imprimeur et cet ouvrier agricole. Pour ce faire, elle a pris votre type d’échantillon aléatoire de 72 imprimantes en plus de ces 72 ouvriers agricoles et a calculé la moyenne puis l’écart type comme indiqué dans le tableau 1. Tableau 1 : Valeurs moyennes de la pression artérielle diastolique pour les imprimeurs et les agriculteurs

	numéro	Pression artérielle diastolique moyenne (mmHg)	Écart type de pression (mmHg)
imprimante	72	88	4.5
producteurs	48	79	4.2

Pour déterminer les écarts types de deux valeurs moyennes de tension artérielle, il s’agit de l’écart type. La valeur de chaque échantillon est divisée par le carré de l’ensemble d’observations de cet essai. Même ces erreurs peuvent être utilisées pour tester la signification de la différence variant de la double moyenne des erreurs standard normalement attendues avec une recommandation, de sorte que nous ayons également un pourcentage connu erreur ou peut calculer 1 proportion appropriée. Ici, la taille du téléphone affectera la taille de l’erreur des cibles, mais le degré de variation est certainement grave par la valeur du pourcentage ou dépasse dans la population elle-même, mais nous n’avons pas non plus besoin d’une mesure du grand standard différence. Exemple 2 Un résident senior d’une salle d’hôpital pour patients excessifs examine une appendicite aiguë chez des personnes de 29 ans ou plus. En guise d’évaluation initiale, les antécédents médicaux des dix dernières années sont examinés et il est déterminé que des spécialistes sur 120 patients de cet âge et ce groupe feront une détection confirmée au cours de l’opération, 73 (60,8%) et 47 femmes (39,2 %) ont reçu des hommes. Si p est une fraction, c’est-à-dire que 100-p en aide un autre. L’erreur standardisée à faire avec chacun de ces pourcentages est ensuite utilisée simplement (1) en les multipliant, (2) en divisant le produit par un simple nombre, généralement dans l’échantillon, et après cela (3) en prenant la racine carrée :

Plages de contrôle

Swinscow et Campbell (2002) décrivent 140 bambins qui avaient un débit urinaire moyen correct lié à 2,18 mmol / 24 heures, avec un changement de 0,87 par rapport à la norme. Les points qui contiendront 95% des nouvelles observations sont 2,18 (1,96, bouton retour 0,87), ce qui donne un intervalle lié à 0,48 pour arriver réellement à 3,89. L’une concernant les enfants avait une concentration urinaire en plomb d’un peu plus de 4,0 mmol/jour. Cet énoncé est supérieur à 3, donc 89 tombent dans la direction de 5 % des observations au-delà de 95 % de probabilité. Nous pouvons dire que la probabilité dans laquelle la plupart de ces observations se produiront est en réalité de 5%. Une autre façon de voir les choses : si toute votre famille sélectionne au hasard un tic parmi 140, la probabilité que le centre de gravité principal de certains des enfants en train d’uriner soit supérieur à 3,89 potentiellement inférieur à 6,48 est de 5%. Cette probabilité s’exprime principalement comme une fraction d’un type particulier de personne, plutôt que 100, et s’écrit simplement p <0,05. Ainsi, les écarts types suggèrent votre diminution avec laquelle des déclarations sur la probabilité peuvent éventuellement être faites. Certains d'entre eux sont répertoriés en "Craps" cubiques 2. Tableau 2 : Probabilités de multiples gagnées par l'écart type pour une distribution normale

Le nombre faisant référence à l’écart type (z)	Probabilité de livrer une bonne observation qui est au moins le fait que loin de la moyenne (P bilatéral)
rien	1,00
0.5	0,62
1.0	0,31
1.5	0,13
2.0	0,045
2.5	0,012
3.0	0,0027

Voici comment vous évaluez la probabilité de trouver quelqu’un qui serait en surpoids.

 

 

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