Ինչպես հաշվարկել վստահության միջակայքը

Տեսանյութ: Шесть сигма. Бережливое производство. Управление изменениями

Բովանդակություն

Քայլեր
Խորհուրդներ
Ինչ է պետք

Վստահության միջակայքը չափման ճշգրտության չափիչ է: Այն նաև ցուցանիշ է, թե որքան կայուն է ստացված արժեքը, այսինքն ՝ որքան մոտ եք այն արժեքը (սկզբնական արժեքին), երբ կրկնում եք չափումները (փորձ): Հետևեք այս քայլերին ՝ ձեր ուզած արժեքների վստահության միջակայքը հաշվարկելու համար:

Քայլեր

1 Գրեք առաջադրանքը: Օրինակ: ABC համալսարանի տղամարդ ուսանողի միջին քաշը 90 կգ է... Դուք կփորձարկեք ABC համալսարանի արական սեռի ուսանողների քաշը կանխատեսելու ճշգրտությունը ՝ տվյալ վստահության միջակայքում:
2 Կատարեք համապատասխան նմուշ: Դուք այն կօգտագործեք ձեր վարկածը ստուգելու համար տվյալներ հավաքելու համար: Ենթադրենք, դուք արդեն պատահականորեն ընտրել եք 1000 արական սեռի ուսանողների:
3 Հաշվարկեք այս նմուշի միջին և ստանդարտ շեղումը: Ընտրեք վիճակագրական մեծությունները (օրինակ ՝ միջին և ստանդարտ շեղում), որոնք ցանկանում եք օգտագործել ձեր ընտրանքը վերլուծելու համար: Ահա թե ինչպես կարելի է հաշվարկել միջին և ստանդարտ շեղումը.
- Նմուշի միջին արժեքը հաշվարկելու համար ավելացրեք ընտրված 1000 արու կշիռները և արդյունքը բաժանեք 1000 -ի (տղամարդկանց թիվը): Ենթադրենք, միջին քաշը ստացել եք 93 կգ:
- Նմուշի ստանդարտ շեղումը հաշվարկելու համար անհրաժեշտ է գտնել միջին արժեքը: Ապա դուք պետք է հաշվարկեք տվյալների շեղումը կամ քառակուսի տարբերությունների միջինը միջինից: Երբ գտնեք այս թիվը, պարզապես վերցրեք դրա քառակուսի արմատը: Ասենք, մեր օրինակում ստանդարտ շեղումը 15 կգ է (նկատի ունեցեք, որ երբեմն այդ տվյալները կարող են տրվել վիճակագրական խնդրի վիճակի հետ միասին):
4 Ընտրեք վստահության ցանկալի մակարդակը: Ամենից հաճախ օգտագործվող վստահության մակարդակները 90%, 95%և 99%են: Այն կարող է տրվել նաև խնդրի հայտարարության հետ մեկտեղ: Ենթադրենք, դուք ընտրել եք 95%-ը:
5 Հաշվիր սխալի լուսանցքը: Սխալի լուսանցքը կարող եք գտնել հետևյալ բանաձևի միջոցով. Զ_{ա / 2} * σ / √ (n): Զ_{ա / 2} = վստահության գործակից (որտեղ a = վստահության մակարդակ), σ = ստանդարտ շեղում և n = ընտրանքի չափ: Այս բանաձևը ցույց է տալիս, որ դուք պետք է բազմապատկեք կրիտիկական արժեքը ստանդարտ սխալով: Ահա թե ինչպես կարող եք լուծել այս բանաձևը ՝ այն բաժանելով մասերի.
- Հաշվիր կրիտիկական արժեքը կամ Z- ն_{ա / 2}... Վստահության մակարդակը 95%է: Տոկոսները վերածեք տասնորդականի ՝ 0.95 և բաժանեք 2 -ի ՝ ստանալով 0.475: Այնուհետև նայեք Z- միավորների աղյուսակին `0.475-ի համապատասխան արժեքը գտնելու համար:Դուք կգտնեք 1.96 արժեքը (1.9 տողի և 0.06 սյունակի խաչմերուկում):
- Վերցրեք ստանդարտ սխալը (ստանդարտ շեղում) `15 և բաժանեք ընտրանքի չափի քառակուսի արմատին` 1000: Դուք ստանում եք `15 / 31.6 կամ 0.47 կգ:
- 1.96 -ը բազմապատկեք 0.47 -ով (կրիտիկական արժեքը ըստ ստանդարտ սխալի) ՝ ստանալու 0.92 ՝ սխալի լուսանցքը:
6 Գրեք վստահության միջակայքը: Վստահության միջակայքը ձևակերպելու համար պարզապես գրեք միջին (93) ± սխալը: Պատասխան ՝ 93 ± 0.92 Դուք կարող եք գտնել վստահության միջակայքի վերին և ստորին սահմանները ՝ ավելացնելով և հանելով անորոշությունը միջինից /: Այսպիսով, ստորին սահմանը 93 է `0.92 կամ 92.08, իսկ վերին սահմանը` 93 + 0.92 կամ 93.92:
- Վստահության միջակայքը հաշվարկելու համար կարող եք օգտագործել հետևյալ բանաձևը. x̅ ± Z_{ա / 2} * σ / √ (n), որտեղ x̅- ն միջին արժեքն է:

Խորհուրդներ

Ինչպես t- միավորները, այնպես էլ z- միավորները կարող են հաշվարկվել ձեռքով, ինչպես նաև օգտագործելով գրաֆիկական հաշվիչ կամ վիճակագրական աղյուսակներ, որոնք հաճախ հանդիպում են վիճակագրության դասագրքերում: Առկա են նաև առցանց գործիքներ:
Անորոշությունը հաշվարկելու համար օգտագործվող կրիտիկական արժեքը մշտական է և արտահայտվում է կամ t- հաշվով, կամ z- հաշվով: T- հաշիվը հիմնականում նախընտրելի է այնպիսի պարամետրերում, որտեղ ընտրանքի ստանդարտ շեղումը անհայտ է կամ երբ օգտագործվում է փոքր նմուշ:
Ձեր նմուշը պետք է բավականաչափ մեծ լինի `վստահության ճիշտ միջակայքը հաշվարկելու համար:
Վստահության միջակայքը չի նշում որոշակի արդյունքի հասնելու հավանականությունը: Օրինակ, եթե 95% -ով վստահ եք, որ ձեր ընտրանքի միջին արժեքը 75 -ից 100 -ի միջև է, ապա վստահության 95% -ը չի նշանակում, որ միջինը ձեր տիրույթում է:
Կան բազմաթիվ մեթոդներ, ինչպիսիք են պարզ պատահական նմուշառումը, համակարգված ընտրանքը և շերտավորված նմուշառումը, որոնք կարող եք օգտագործել փորձարկման համար ներկայացուցչական նմուշ հավաքելու համար: