¿Cómo afecta el tamaño de la muestra error estándar
El tamaño (norte) De una muestra estadística afecta el error estándar para esa muestra. Porque norte se encuentra en el denominador de la fórmula error estándar, el error estándar disminuye a medida norte aumenta. Tiene sentido que el tener más datos da una menor variación (y más precisión) en sus resultados.
Video: MAT 2º BACH - ESTADÍSTICA: Cómo calcular el error máximo admisible y el tamaño muestral mínimo (1)
Suponer x es el tiempo que toma para que un trabajador de oficina para escribir y enviar una carta de recomendación, y di x tiene una distribución normal con media de 10,5 minutos y desviación estándar de 3 minutos. La curva inferior de la figura anterior muestra la distribución de X, los tiempos individuales para todos los empleados de oficina en la población. De acuerdo con la regla empírica, casi todos los valores están dentro de 3 desviaciones estándar de la media (10,5) - entre 1,5 y 19,5.
Desde aquí, tomar una muestra aleatoria de 10 empleados de oficina, medir sus tiempos, y encontrar la media,
cada vez. Repita este proceso una y otra, y el gráfico de todos los posibles resultados para todas las muestras posibles. La curva del medio de la figura muestra la imagen de la distribución de muestreo de
Video: Concepto de media poblacional y error estándar
Observe que todavía está centrada a 10,5 (que se esperaba), pero su variabilidad se SMALLER- el error estándar en este caso es
Video: Diferencia entre desviación estándar y error estándar
(Un poco menos de 3 minutos, la desviación estándar de los tiempos individuales).
En cuanto a la figura, los tiempos promedio para las muestras de 10 empleados de oficina están más cerca de la media (10,5) que los tiempos son individuales. Eso es porque los tiempos promedio no varían tanto de una muestra a veces como individuales varían de persona a persona.
Desde aquí, tomar todas las posibles muestras aleatorias de 50 trabajadores de oficina y encontrar su significa- se muestra la distribución de muestreo de la curva más alta de la figura. El error estándar de
Se puede ver los tiempos promedio de 50 empleados de oficina son aún más cerca de 10.5 para que los 10 empleados de oficina. Por la regla empírica, casi todos los valores se encuentran entre 10,5 - 3 (0,42) = 9.24 y 10.5 + 3 (0,42) = 11,76. muestras más grandes tienden a ser un reflexiones más precisas de la población, por lo tanto, sus medias de la muestra son más propensos a estar más cerca de la media de la población - por lo tanto una menor variación.
¿Por qué es tener una mayor precisión en torno a la importante media? Porque a veces no se sabe la media poblacional, sino que determinar lo que es, o por lo menos llegar tan cerca de ella como sea posible. Como puedes hacer eso? Al tomar una gran muestra aleatoria de la población y la búsqueda de su media. Usted sabe que su media de la muestra estará cerca de la población real significaría si la muestra es grande, tal como muestra la figura (suponiendo que sus datos se recogen correctamente).