Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Предельная ошибка выборки, распространение результатов выборки




Расчет средней ошибки выборки для различных способов отбора

Средняя ошибка выборки зависит от:

ü количества единиц в выборке (n) (чем больше объем выборки, тем меньше ошибка);

ü от значений изучаемого признака у единиц попавших в выборку (чем больше разброс значений, тем больше ошибка).

Следовательно, средняя ошибка выборки ) и (μw ) для различных способов отбора будет рассчитываться по формулам (таблица 54).

Таблица 54

Расчет средней ошибки выборки

Способ отбора Для среднего x̃ Для доли w
Повторный Бесповторный Повторный Бесповторный
Собственно-случайный
Механический - См. выше - См. выше
  Типический  
  Серийный  

 

где , – внутригрупповые дисперсии, δ2 , δw2 – межгрупповые дисперсии, r – количество групп в выборке (для серийного отбора), R – число групп в генеральной совокупности.

 

В конкретной выборке действительная ошибка может быть больше средней, меньше средней или равна средней. Каждое из этих расхождений имеет определенную вероятность.

Предельная ошибка выборки – это максимальное различие между выборочной и генеральной характеристикой, гарантируемое с определенной вероятностью.

(59)

 

(60)

где t – нормированное отклонение, зависящее от вероятности, определяемое как аргумент интегральной функции Лапласа Ф(t). Определение предельной ошибки выборки основано на теореме Чебышева –Ляпунова.

Теорема Чебышева-Ляпунова:

С вероятностью сколь угодно близкой к единице можно утверждать, что при достаточно большом объеме выборки и ограниченной дисперсии выборочная характеристика будет очень мало отличаться от генеральной характеристики.

Значение этой функций находиться в таблице, поэтому, зная вероятность P =Ф(t), можно определить аргумент t.

 

Наиболее часто используемые значения приведем в таблице 55.

Таблица 55

Определение нормированного отклонения t

Р=Ф(t) 0,683 0,95 0,954 0,99 0,997
t   1,96   2,58  

Конечным итогом выборочного обследования является оценка неизвестных генеральных характеристик на основе данных выборки. По этой оценке строится доверительный интервал для генеральной средней

 

(61)

и генеральной доли.

(62)

Ошибка выборки зависит не только от вероятности, но и от того, как было организовано выборочное обследование.

Выделим основные этапы выборочного обследования:

ü определение объекта исследования (генеральной совокупности);

ü постановка цели и задач;

ü определение процедуры отбора, проведение отбора единиц в выборку;

ü подготовка, программы, кадров и инструментария, организация сбора данных;

ü сбор данных;

ü определение выборочных характеристик, ошибок выборки;

ü оценка доверительных интервалов;

ü оценка возможностей распространения результатов на генеральную совокупность. Для этого определяют относительные ошибки выборки:

 

(63)

 

(64)

Если эти ошибки не превышают заранее заданной величины, то результаты можно распространить на генеральную совокупность, если превышает, то изменить процедуру отбора или методы ремонта выборки.

ü распространение результатов. Для этого применяются следующие способы:

1. Прямой пересчет, т.е. границы доверительного интервала умножаются на объем генеральной совокупности.

2. Способ поправочных коэффициентов – используется в тех случаях, когда корректируются данные сплошного обследования. По выборке рассчитывается поправочный коэффициент, и данные сплошного обследования исправляются на этот коэффициент.

 




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-12-23; Просмотров: 647; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.009 сек.