Tips Voor Het Oplossen Van Twee Betrouwbaarheidsintervallen Van Standaardfouten

 

Goedgekeurd: Fortect

1. Download Fortect en installeer het op uw computer

2. Start het programma en klik op "Scannen"

3. Klik op "Repareren" om gevonden problemen op te lossen

Versnel de prestaties van uw computer nu met deze eenvoudige download.

In deze handleiding zal ons team enkele mogelijke oorzaken identificeren die het standaard 2x betrouwbaarheidsinterval van een sterke fout kunnen veroorzaken, en vervolgens enkele mogelijke oplossingen identificeren die u zelf kunt proberen om het probleem op te lossen.

/p>

 

 

Presentatie

Leerdoelen: U herkent het ideale gemiddelde foutenpercentage, de proportiefoutgeschiedenis, praat over bereiken en betrouwbaarheidsintervallen. De eerste sectoren omvatten waarderingsstatistieken. In deze sectie wordt onderzocht hoe nauwkeurig deze schattingen kunnen zijn. Lees de onderstaande bron.

Brontekst

Standaard onder het gemiddelde

Een aantal achter steekproeven uit de algemene bevolking is absoluut niet identiek. Ze vertonen willekeurige afwijkingen van elk alternatief, en het patroon kan klein of significant zijn. De werkelijke reeks monsters in elk lichaamstemperatuurbereik van gezonde mensen zal bijvoorbeeld weinig verschil uitmaken van de ene op de andere, hoewel momenteel de verschillen tussen de systolische bloedlastmonsters van een banaan zal groot zijn. Diversificatie tussen steekproeven hangt dus gedeeltelijk af van de grootte van de populatiespreiding waaruit ze kunnen worden afgeleid. Bovendien is het terecht bekend dat een compacte steekproef een veel minder duidelijke indicator is van de populatie waaruit deze uiteindelijk is getrokken dan een groot vignet. Met andere woorden, hoe meer mensen zeker zijn in de steekproef, des te waarschijnlijker is het zeker dat de steekproef vaak nauwkeurig talloze zal vertegenwoordigen, op voorwaarde dat een willekeurige steekproef wordt aanbevolen om de steekproef te ontvangen. Bijgevolg, als twee of meer stukken uit de algemene populatie worden genomen, hoe beter ze zijn, hoe meer ze op elkaar lijken. De verschillen tussen steekproeven zijn dus ook deels gebaseerd op de steekproefomvang. Als we een steekproef nemen uit een tv-programma en een nominale waarde berekenen, inclusief observaties in elk, hebben we uw promedio-serie.

Deze gemiddelden komen meestal overeen. Ze hebben een betrouwbare echte normale verdeling, en vaak is dat ook zo, behalve als hun waarnemingen ze van beide hebben gekregen, zijn ze dat niet. Misschien kan dit wiskundig duidelijk worden aangetoond en staat het bekend als de “centrale definitie-stelling”. De reeks uitbijters heeft, net als de reeks waarnemingen over de hele steekproef, elke standaarddeviatie. De fout van de gemiddelde waarde-eis van het lied is een schatting van het standaardalternatief dat kan worden afgeleid uit de aard van een groot aantal steekproeven uit deze populatie.

Zoals hierboven vermeld, variëren de middelen bij het selecteren van willekeurige steekproeven in het algemeen van persoon tot vrouw of man. De variatie hangt af van de variatie die is gekoppeld aan de populatie en de grootte van die poging. We kennen de totale verandering van de populatie niet, dus gebruiken we de verandering via onze steekproef als een projectie. Dit komt ontegensprekelijk tot uiting in de afwijking van de norm. Als we nu het type standaardverandering delen door de vierkantswortel van het getal vanwege waarnemingen in het model, krijgen we een lijn van de fout van de gemiddelde norm. Het is van onschatbare waarde om te weten dat we helemaal geen dubbele monsters weergeven om u te helpen de standaardfout in te schatten; infoEr zit net genoeg informatie in één steekproef. Vaak is het idee echter dat als we hen zouden toestaan ​​om herhaaldelijk op deze manier onvolledige monsters uit de set te nemen, onze medewerkers zouden verwachten dat een bepaald middel zich op een puur willekeurige manier zou veranderen.

Case jr Een huisarts onderzocht de diastolische bloeddruk bij mannen tussen de 20 en 44 jaar, of verschilt zelfs tussen een drukker en een zeer landarbeider. Om dit te doen, nam ze per soort aselecte steekproef van 72 printers en de 72 landarbeiders en berekende de gemiddelde en zelfs standaarddeviatie zoals weergegeven in Tabel 1. Tabel 1: Gemiddelde diastolische bloeddrukwaarden voor printers en boeren < /p>

	nummer	Gemiddelde diastolische bloeddruk (mmHg)	Standaarddeviatie van druk (mmHg)
afdrukapparaat	72	88	4.5
telers	48	79	4.2

Om de standaarddeviaties van twee gemiddelde bloedbehoeftewaarden te berekenen, is dit de standaarddeviatie. De waarde bij het beschouwen van elk monster wordt gedeeld door de vierkante kern van de reeks waarnemingen in dat voorbeeld. Zelfs deze fouten kunnen worden gedragen om de significantie van het verschil tussen het dubbele gemiddelde van de standaardfouten te testen met een aanbeveling, zodat we momenteel ook een bekende procentuele fout hebben of kunnen bereken elke passende verhouding. Hier zal de grootte van het mannequin van invloed zijn op de grootte van de anticipatiefout, maar de mate van variatie wordt zeker gediagnosticeerd door de waarde van het percentage of deel van de populatie zelf, maar we hebben ook geen maat voor de standaardverandering nodig. Voorbeeld 2 Een senior bewoner op een omvangrijke ziekenhuisafdeling onderzoekt acute appendicitis bij mensen van 55 jaar of ouder. Als vroegste beoordeling wordt de medische geschiedenis van de afgelopen tien jaar onderzocht en wordt bepaald welke specialisten van de 120 patiënten van dit jaar en deze groep een bevestigde medische diagnose zullen stellen tijdens de operatie, 73 (60,8%) en 47 vrouwen (39,2%) ontvangen mannen. Als p een relatie is, d.w.z. O 100-p helpt een ander. De gestandaardiseerde fout die bij elk van deze percentages hoort, wordt vervolgens gebruikt voorbij (1) ze te vermenigvuldigen, (2) het product te delen door slechts een getal, meestal in de steekproef, plus (3) de vierkantswortel te nemen:

Regelbereiken

Swinscow en Campbell (2002) beschrijven 140 kleine kinderen die een correcte gemiddelde urineproductie hadden binnen 2,18 mmol / 24 uur, met een oplage van 0,87 van de norm. De punten die 95% van de nieuwe waarnemingen kunnen bevatten, zijn 2,18 (1,96, knop lumbale regio 0,87), wat een interval geeft van 0,48 om daadwerkelijk 3,89 te bereiken. Een gekoppelde de kinderen hadden een urine-loodconcentratie richting iets meer dan 4,0 mmol/dag. Dit commentaar is groter dan 3, dus 89 vallen in de richting van 5% van de waarnemingen zonder gebruik te maken van 95% waarschijnlijkheid. We kunnen zeggen dat de kans dat de meeste van deze waarnemingen zullen plaatsvinden ook 5% is. Een andere manier om dit te bekijken: als uw bedrijf willekeurig een tic selecteert uit 140, dan is de kans dat het primaire zwaartepunt van ons plassende kind groter is dan 3,89 daarentegen kleiner dan 6,48 5%. Deze kans kan voornamelijk worden uitgedrukt als een fractie van een enkele persoon, in plaats van 100, en wordt geschreven terwijl p <0,05. Standaarddeviaties suggereren dus deze afname waarmee uitspraken over waarschijnlijkheid gedaan kunnen worden. Sommigen van hen zijn vermeld in eettafel "Craps" 2. Tabel 2: Waarschijnlijkheid van veelvouden gelanceerd door de standaarddeviatie voor een normale levering

Het getal dat verwijst naar de standaarddeviatie (z)	Waarschijnlijkheid van manieren om een ​​goede waarneming te krijgen die op zijn minst ver verwijderd is van het gemiddelde (tweezijdige P)
6	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

Zo verwerk je de kans dat je iemand met overgewicht vindt.

 

 

Versnel de prestaties van uw computer nu met deze eenvoudige download.