표준 오차의 두 신뢰 구간을 해결하기 위한 팁

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이 안내서에서 오류와 관련된 표준 2x 신뢰 구간을 유발할 수 있는 몇 가지 잠재적 원인을 식별한 다음 특정 문제를 해결하기 위해 시도할 수 있는 몇 가지 가능한 수정 사항을 식별합니다.

프레젠테이션

학습 목표: 이상적인 평균 오차율, 비율 오차율, 범위 및 신뢰 시간 간격에 대해 학습합니다. 첫 번째 섹터에는 평가 통계가 포함되었습니다. 이 부서에서는 이러한 추정치가 얼마나 정확할 수 있는지 탐구합니다. 아래 자료를 읽어주세요.

리소스 텍스트

평균 이하의 표준

일반 수천 개의 테스트 샘플이 동일하지 않습니다. 그것들은 서로를 포함하여 무작위 편차를 나타내며 패턴은 약간 또는 중요할 수 있습니다. 예를 들어, 건강한 사람의 체온 범위에 있는 실제 표본 세트는 다음 항목에 따라 매우 약간 다를 수 있지만 현재는 차이가 있습니다. 바나나의 실제 수축기 혈압 샘플 사이에는 크게 느껴질 것입니다. 따라서 표본 간의 다양화는 표본을 추출할 수 있는 모집단 분산의 크기에 부분적으로 의존합니다. 또한, 이것은 완전한 큰 표본보다 궁극적으로 추출된 양에 대해 압축 표본이 훨씬 덜 명확한 지표가 되었다는 사실을 잘 알고 있다는 점을 명심하십시오. 다시 말해, 표본에서 더 많은 사회 구성원이 선택될수록 표본에 대해 무작위 표본이 권장될 것이라는 전제 하에 표본이 종종 수천을 정확하게 나타낼 것이라는 것은 의심의 여지가 없습니다. 결과적으로 일반 주민으로부터 두 개 또는 더 많은 표본을 추출할 경우 표본이 클수록 유사할 수 있습니다. 따라서 표본 간의 차이는 표본 크기에 너무 부분적으로 의존합니다. 우리 중 다수가 TV 쇼에서 샘플을 취하고 각각의 관찰을 포함하여 평균을 평가하면 평균 시리즈를 제공합니다.

이 평균은 일반적으로 해당합니다. 그들은 진정한 정규 분포를 가지고 있으며 종종 사람들은 그렇습니다. 그러나 그들의 관찰이 그들과 관련이 있더라도 그렇지 않습니다. 아마도 이것은 수학적으로 증명될 ​​가능성이 있으며 이러한 “중심 극한 정리”로 알려져 있습니다. 전체 루틴에 대한 일련의 관찰과 유사한 일련의 이상치에는 표준 편차가 있습니다. 노래 평균 실제 가치 기준 오류는 이 특정 모집단에서 추출한 수많은 샘플의 핵심에서 파생될 수 있는 잘 알려진 대안의 추정치입니다.

위에서 언급했듯이 일반적으로 다른 표본을 선택할 때 그 수단은 여성마다 다릅니다. 변동은 모집단과 연관된 모형 및 해당 표본을 사용하는 크기에 따라 다릅니다. 우리는 인구의 결론적 변화를 알지 못하므로 표본의 현재 변화를 예측으로 사용합니다. 이것은 의심할 여지 없이 모든 규범의 편차에 반영됩니다. 이제 표준 편차에 관한 유형을 모델의 일반적으로 관측된 수의 제곱근으로 나누면 불쾌한 표준의 오류 추정치를 얻습니다. 우리 그룹이 표준 오차를 추정하는 데 도움이 되도록 중복 샘플을 표시하지 않는다는 사실을 아는 것은 매우 중요합니다. info하나의 샘플에 필요한 정보만 있습니다. 그러나 종종 기술은 특정 방식으로 집합에서 무작위 샘플을 가져오도록 허용하면 순전히 무작위 방식으로 변경되는 특정 평균을 기대한다는 것입니다.

사례 12 가정의가 30세에서 44세 사이의 남성, 심지어 문신과 농장 노동자 사이의 확장기 혈관 압력을 검사했습니다. 이를 위해 특정 직원은 프린터 48명과 농장 노동자 72명을 무작위로 추출하여 표 1과 같이 주요 평균과 표준 편차를 계산했습니다. 표 1: 프린터와 농부의 평균 이완기 혈압 값

<테이블 가독성datatable은 "1">과 같습니다.<본체>

번호 평균 이완기 혈액 미는(mmHg) 압력의 표준편차(mmHg) 레이저 프린터 72 88 4.5 프로듀서 48 79 4.2

두 개의 평균 혈압 값의 표준 편차를 계산하기 위해 이것은 일반 편차입니다. 각 샘플의 값은 해당 샘플의 관측값 집합의 일반적으로 제곱근으로 나뉩니다. 이러한 오류도 권장 사항과 관련된 표준 오류의 이중 평균 간의 가장 중요한 차이의 중요성을 테스트하는 데 사용할 수 있으므로 아내와 저도 알려진 백분율 오류가 있거나 적절한 비율을 계산합니다. 여기에서 모델의 크기는 특정 기대 오차의 크기에 영향을 주지만 변동 정도는 일반적으로 모집단 자체의 양이나 몫의 값에 의해 확실히 결정되지만 나와 내 배우자도 다음과 같은 측정값이 필요하지 않습니다. 모든 표준 편차. 예 2 대형 병원 병동에 상주하는 한 노인이 65세 이상의 사람들에게 급성 충수염을 검사합니다. 예비 평가로 지난 10년간의 병력을 조사하여 이 연령대의 환자 120명 중 어떤 전문의가 수술 중 진단을 내릴 것인지 결정할 수 있습니다. 47명의 여성(39.2%)이 남성을 받았다. p가 단순히 백분율이면, 즉 O 100-p가 다른 것을 돕습니다. 각 백분율의 표준 오차는 (1) 곱하고, (2) 현재 제품을 일반적으로 표본에 있는 숫자로 나누고, (3) 제곱근을 취하여 사용해야 합니다.

제어 범위

Swinscow와 Campbell(2002)은 표준에서 0.87의 편차 외에 2.18mmol/24시간의 정확한 평균 오줌 출력을 가졌던 140명의 유아를 나타냅니다. 새로운 관측치의 95%를 포함하는 포인트는 일반적으로 2.18(1.96, 뒤로 버튼 0.87)이며, 실제로 최대 3.89에 도달하기 위해 0.48의 간격을 제공합니다. 어린이 중 한 명은 방문당 4.0mmol을 약간 넘는 소변 헤드 농도를 보였습니다. 이 관측값은 3보다 크므로 5번째 오류(89)는 95% 확률을 넘어 5%의 연구 방향으로 떨어집니다. 이러한 목격의 대부분이 도착할 실제 확률은 5%라고 말할 수 있습니다. 그들을 보는 또 다른 방법: 135에서 무작위로 틱을 선택하면 배뇨하는 아이의 중력 법칙의 기본 중심이 3.89 또는 6.48보다 작을 때와 비교할 때 더 클 확률은 5%입니다. 이 확률은 주로 100이 아닌 특정인에 대한 분수로 표현되며, 의심할 여지 없이 p<0.05로 표기된다. 따라서 표준 탈선은 가능성에 대한 진술이 줄어들 수 있음을 시사합니다. 그 중 일부는 표 "Craps" 2에서 볼 수 있습니다. 표 2: 실제 정규 분포에 대한 표준 편차에 의해 생성된 배수에 대한 확률

<테이블 가독성 데이터 테이블 = "1"><본체>

표준편차(z)를 나타내는 셀룰러 번호 적어도 평균에서 멀리 떨어져 있는 좋은 관찰을 얻을 확률(양측 P) 0 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

이것은 비만인 사람을 찾을 가능성을 평가하는 가장 쉬운 방법입니다.

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