Содержание (нажмите, чтобы перейти в этот раздел):

Что такое “Маржа ошибок”?

Как рассчитать залог за ошибку (видео)

Маржа ошибки для пропорции

Ошибка: Определение, как вычислить в простых авансах

Содержимое (щелчок для перехода к этому сегменту):

Что такое “Маржа ошибок”?

Пошаговые инструкции к Ascertain Room для дачи и взятия (видео)

Маржа ошибки для пропорции

Что такое “Маржа ошибок”?

Вихревая комната является объем качеств под или более пример измерения в определенный промежуток времени. Промежуточный уровень определенности – это подход, позволяющий показать, в чем заключается уязвимость при конкретном измерении (например, из опроса или обзора). Например, в опросе может быть выражено, что существует 98% промежуточный уровень определенности, равный 4.88 и 5.26. Это означает, что, если обследование будет продолжено с использованием аналогичных систем, 98% времени истинного населения (параметр против измерения) будет попадать в промежуточные оценки (например, 4.88 и 5.26) 98% времени.

Маржа ошибки в процентах

Предел погрешности говорит вам, сколько процентных пунктов ваши результаты будут отличаться от реального значения населения Например, 95% промежуточная уверенность с 4-процентным буфером безопасности подразумевает, что ваше измерение будет внутри 4-х процентной цели подлинного народного почтения 95% времени.

Маржа ошибки может быть рассчитана двумя способами:

Предел погрешности = Критическое значение x Стандартное отклонение

Предел погрешности = критическое значение x Стандартная погрешность статистики

Статистика не всегда верна!

Мысль, стоящая за уровнями уверенности и буферами безопасности, заключается в том, что любой обзор или опрос будет контрастировать с истинным населением на конкретную сумму. Тем не менее, промежуточные показатели определенности и буферы безопасности зеркально отражают то, что есть место для промаха, так что хотя 95% или 98% уверенности с 2% Wiggle комнате может показаться в целом отличное измерение, пространство для ошибки является неотъемлемой частью, а это означает, что в некоторых случаях проницательность не так уж и правильно. Например, опрос Gallup в 2012 году (ошибочно) показал, что Ромни выиграет политическую гонку 2012 года с Ромни на 49% и Обамой на 48%. Уровень выраженной уверенности был 95% с комнатой вихля +/ – 2, что означает, что результаты были определены, чтобы быть точными внутри 2 ставки сосредоточиться 95% времени.

Реальные результаты выборов были: Обама 51%, Ромни 47%, что на самом деле было даже вне диапазона погрешности опроса Gallup (2%), что показывает, что не только статистика может быть неправильной, но и опросы тоже могут быть.

Опрос может сообщить, что определенный кандидат собирается выиграть выборы с 51 процентом голосов; уровень уверенности составляет 95 процентов, а ошибка – 4 процента. Предположим, что опрос был продолжен с использованием подобных процедур. Опросники предполагают, что результаты должны быть в пределах 4 процентов от выраженного результата (51 процент) 95 процентов времени. В конце концов, 95% времени они ожидают, что результаты должны быть в промежутке между ними:

51 – 4 = 47 процентов и

51 + 4 = 55 процентов.

Предел погрешности может быть рассчитан двумя способами, в зависимости от того, есть ли у вас параметры из совокупности или статистика из выборки:

Предел погрешности = критическое значение x Стандартное отклонение для совокупности.

Предел погрешности = Критическое значение х Стандартная погрешность выборки.

Как вычислить маржу ошибки: Шаги

Первая стадия: Найти основную ценность. Основной стоимостью является либо t-образный, либо z-образный балл. На случай, если вы не уверены, смотрите: Т-образный балл против з-образного. По большому счету, например, небольшого размера (до 30) или когда вы не имеете самого туманного представления о стандартном отклонении населения, используйте t-score. Что-нибудь другое, используйте z-образную шкалу.

Сделайте снимок короткого видео, в котором вам расскажут о том, как лучше всего найти основную ценность.

Этап 2: Найдите стандартное отклонение или стандартную ошибку. Это в основном что-то очень похожее, просто вы должны знать параметры вашего населения, чтобы вычислить стандартное отклонение. Что-то другое, вычислите стандартное отклонение (см.: Что такое Стандартная ошибка?).

Сделайте короткое видео о том, как лучше всего вычислить стандартную ошибку.

Этап 3: Увеличьте базовый стимул от Этапа 1 на величину стандартного отклонения или стандартной ошибки от Этапа 2. Например, при выключенном шансе, что ваше CV – 1,95, а SE – 0,019:

1.95 * 0.019 = 0.03705

Вопрос теста: 900 дублеров были просмотрены и имели нормальный средний балл 2,7 со стандартным отклонением 0,4. Развлекайтесь на 90% с уверенностью:

Базовая ценность – 1,645 (см. рисунок на этом видео).

Стандартное отклонение составляет 0,4 (от запроса), но так как это пример, то нам нужна стандартная ошибка для среднего. Рецептом для SE среднего является стандартное отклонение/√ (размер образца): 0.4/√(900)=0.013.

1.645 * 0.013 = 0.021385

Вот как вычислить погрешность!