Cách tính khoảng tin cậy: 6 bước - LờI Khuyên

NộI Dung

Các bước
Lời khuyên
Vật liệu cần thiết

Khoảng tin cậy là một chỉ báo về độ chính xác trong phép đo của nó. Nó cũng là một chỉ báo về mức độ ổn định của ước tính, nghĩa là nó gần với ước tính ban đầu như thế nào trong trường hợp thử nghiệm mới. Thực hiện theo các bước bên dưới để tính khoảng tin cậy cho dữ liệu của bạn.

Các bước

Ghi số liệu của hiện tượng cần phân tích. Giả sử bạn gặp câu lệnh sau: "trọng lượng trung bình của một sinh viên nam tại Đại học ABC là "Bây giờ bạn sẽ chạy các bài kiểm tra để xác định mức độ chính xác có thể dự đoán trọng lượng của phần dân số đó trong một khoảng tin cậy nhất định.
Chọn một mẫu trong quần thể đã chọn. Nó sẽ được sử dụng để thu thập dữ liệu để kiểm tra giả thuyết. Giả sử thí nghiệm của bạn chọn sinh viên một cách ngẫu nhiên.
Tính giá trị trung bình của mẫu và độ lệch chuẩn trung bình. Chọn (trong cả hai biến) thống kê mẫu mà bạn chọn cho tham số đang nghiên cứu. Đến lượt mình, tham số dân số lại đại diện cho một đặc tính chung của quần thể. Tìm hiểu cách xác định giá trị trung bình của mẫu và độ lệch chuẩn của mẫu:
- Để tính giá trị trung bình mẫu của dữ liệu, chỉ cần thêm các giá trị liên quan đến trọng lượng của học sinh và chia kết quả cho số lần đo. Điều này sẽ dẫn đến trọng lượng trung bình của.
- Để tính toán độ lệch chuẩn mẫu, trước tiên bạn sẽ phải tính trung bình dữ liệu. Tiếp theo, cần phải xác định mức độ của phương sai, hoặc giá trị trung bình giữa các độ lệch bình phương. Khi bạn tìm thấy số đó, bạn chỉ cần tính căn bậc hai của nó. Giả sử độ lệch chuẩn ở đây là bằng (lưu ý rằng thông tin này đôi khi có thể đã xuất hiện trong phát biểu của bài toán thống kê).
Xác định mức độ tin cậy mong muốn. Nói chung, các giá trị phổ biến nhất là, và và có thể đã có trong tuyên bố của vấn đề được đề cập. Giả sử ở đây là lựa chọn của bạn.
Tính toán biên độ sai số. Có thể xác định giá trị này bằng công thức sau:, trong đó nó đại diện cho hệ số tin cậy (là mức độ tin cậy), nó đại diện cho độ lệch chuẩn và đại diện cho cỡ mẫu. Đây chỉ là một cách khác để chỉ ra rằng bạn cần nhân giá trị tới hạn với sai số chuẩn. Dưới đây là cách tiến hành bằng cách chia quá trình thành các phần:
- Để xác định giá trị tới hạn, hoặc, trước tiên hãy lưu ý rằng mức độ tin cậy sẽ bằng. Chuyển phần trăm đó thành giá trị thập phân của nó () và chia nó để nhận. Tiếp theo, hãy xem bảng giá trị Z (bằng tiếng Anh) để tìm kiếm giá trị tương ứng đi kèm. Bạn sẽ nhận thấy rằng kết quả gần nhất nằm ở giao điểm giữa hàng và cột.
- Để xác định lỗi chuẩn, lấy độ lệch chuẩn () và chia cho căn bậc hai của kích thước mẫu (), và bạn sẽ nhận được nó.
- Nhân với (giá trị quan trọng theo sai số chuẩn) và bạn sẽ nhận được biên sai số.
Đặt khoảng tin cậy. Vì vậy, bạn chỉ cần tính giá trị trung bình () và viết nó kèm theo a và biên độ sai số. Câu trả lời, trong trường hợp đó, sẽ là. Bạn sẽ tìm thấy giới hạn trên và giới hạn dưới của khoảng tin cậy bằng cách cộng và trừ biên độ sai số khỏi giá trị trung bình. Như vậy, giới hạn dưới sẽ là và giới hạn trên sẽ là.
- Cũng có thể sử dụng phương trình này để xác định khoảng tin cậy:
  
  Ở đây, nó đại diện cho mức trung bình.

Lời khuyên

Cả hai giá trị đều có thể được tính bằng tay và với sự hỗ trợ của máy tính vẽ đồ thị hoặc bảng thống kê thường thấy trong sách giáo khoa. Điểm thậm chí có thể được thiết lập bằng một máy tính phân phối chuẩn, trong khi điểm số sử dụng máy tính phân phối. Ngoài ra còn có các công cụ có sẵn trên internet.
Tổng thể mẫu phải bình thường để khoảng tin cậy có giá trị.
Giá trị tới hạn được sử dụng để tính toán biên độ sai số là một hằng số được biểu thị dưới dạng điểm số hoặc điểm số. Điểm số thường được ưu tiên khi độ lệch chuẩn tổng thể không xác định hoặc sử dụng mẫu nhỏ hơn.
Có một số phương pháp, chẳng hạn như lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản, lấy mẫu hệ thống và lấy mẫu phân tầng, qua đó bạn có thể chọn một mẫu đại diện để sử dụng trong việc kiểm tra giả thuyết.
Khoảng tin cậy không cho biết khả năng xảy ra một kết quả cụ thể. Ví dụ: nếu bạn biết chắc chắn rằng trung bình dân số nằm giữa và, khoảng tin cậy không phải là một dấu hiệu cho thấy mức trung bình sẽ nằm trong phạm vi được tính toán.