Good Mood

a kvantitatív kutatás célja a populációk jellemzőinek megértése paraméterek megtalálásával. A gyakorlatban gyakran túl nehéz, időigényes vagy megvalósíthatatlan adatokat gyűjteni a lakosság minden tagjától. Ehelyett adatokat gyűjtenek a mintákból.

inferenciális statisztikákkal a mintastatisztikákat felhasználhatjuk a népességparaméterekre vonatkozó képzett találgatások készítéséhez.,

populáció vs minta

a kutatás során a népesség az egész csoport, amelyet érdekel a tanulás. Ez lehet egy embercsoport (például az Egyesült Államokban élő összes felnőtt vagy egy vállalat összes alkalmazottja), de más típusú elemeket tartalmazó csoportot is jelenthet: tárgyak, események, szervezetek, országok, Fajok, szervezetek stb.

a minta a populációból vett kisebb csoport. A minta az elemek csoportja, amelyekből ténylegesen adatokat gyűjt.,

meg szeretné határozni a halálbüntetés támogatásának szintjét az amerikai lakosok körében. Mivel a lakosság érdekli az összes amerikai lakosok, ez nem praktikus adatokat gyűjteni az egész lakosság. Ehelyett véletlenszerű mintavételt használ a 2000 résztvevőből álló minta felméréséhez.

milyen számok a paraméterek és statisztikák?

A statisztika és a paraméterek olyan számok, amelyek összefoglalják a minta vagy a populáció bármely mérhető jellemzőjét.

kategorikus változók esetén (pl.,, politikai hovatartozás), a leggyakoribb statisztika vagy paraméter aránya.

numerikus változók (pl. magasság) esetén az átlagos vagy szórás gyakran jelentett statisztika vagy paraméter.

példák statisztikák vs paraméterek

Minta statisztika	Population paraméter
2000 véletlenszerűen kiválasztott résztvevő aránya, akik támogatják a halálbüntetést.,	a halálbüntetést támogató amerikai lakosok aránya.
850 bostoni és Wellesley-i egyetemista medián jövedelme.	az összes massachusettsi főiskolai hallgató medián jövedelme.
az avokádó tömegének szórása egy gazdaságból.	a régió összes avokádó tömegének szórása.
3000 középiskolás diák átlagos képernyőideje Indiában.	az összes középiskolás diák átlagos képernyőideje Indiában.,

statisztikai jelölés

különböző szimbólumokat használnak a statisztikák versus paramétereihez annak igazolására, hogy egy mintát vagy populációt említenek.

a görög betűk és a nagybetűk általában populációkra utalnak,míg a Latin betűk és a kisbetűk mintákra.,814a43d73″>

Sample statistic Population parameter Proportion p̂ (called “p-hat”) P Mean x̄ (called “x-bar”) μ (Greek letter “mu”) Standard deviation s (Latin letter “s”) σ (Greek letter “sigma”) Variance s2 σ2

Mondom a különbség a között, hogy egy paraméter a statisztika

A híreket, kutatási jelentések, ez nem mindig világos, hogy számos olyan paraméter, vagy a statisztika., Annak megállapításához, hogy milyen típusú számmal foglalkozik, kérdezze meg magától a következőket:

1. a szám egy egész, teljes populációt ír le, ahol minden tag elérhető az adatgyűjtéshez?
2. lehetséges-e ésszerű időn belül adatokat gyűjteni erről a jellemzőről a lakosság minden tagjáról?

Ha a válasz mindkét kérdésre igen, akkor a szám valószínűleg paraméter. A kis populációk esetében az adatok a teljes populációból gyűjthetők, paraméterekben foglalhatók össze.,

Ha a válasz egyik kérdésre sem, akkor a szám valószínűleg statisztika. A mintavétel a nagy populációkból származó adatok gyűjtésére szolgál, a statisztikákat pedig a tágabb populációra külsőleg érvényes módon általánosítják.

kvíz: statisztika vagy paraméter?

A statisztikák paramétereinek becslése

inferenciális statisztikák segítségével becsülheti meg a populációs paramétereket a mintastatisztikákból. Ahhoz, hogy elfogulatlan becslések, a minta ideális esetben reprezentatív a lakosság és/vagy véletlenszerűen kiválasztott.,

két fontos típusú becslést lehet tenni a populációs paraméterről: pontbecslések és intervallumbecslések.

• a pontbecslés egy statisztika alapú paraméter egyetlen értékbecslése. Például a minta átlaga a népesség átlagának pontbecslése.
• egy intervallumbecslés olyan értéktartományt ad, ahol a paraméter várhatóan hazudik. A konfidencia intervallum az intervallumbecslés leggyakoribb típusa.

mindkét típusú becslés fontos ahhoz, hogy világos képet kapjunk arról, hogy egy paraméter valószínűleg hol fekszik.,

a halálbüntetés támogatásáról szóló tanulmányában az amerikai lakosok körében úgy találja, hogy a mintában résztvevők 61% – A támogatja a halálbüntetést. A populációs paraméter becsléséhez kiszámol egy pontbecslést és egy intervallumbecslést a mintastatisztikából.

a pontbecslésed a minta statisztikája-becslése szerint az összes amerikai lakos 61% – A támogatja a halálbüntetést.,

az intervallumbecslés megtalálásához 95% – os konfidencia intervallumot állít össze, amely megmondja, hogy a populációs paraméter várhatóan hol fekszik az idő nagy részében. Véletlenszerű mintavétel esetén 0, 95 valószínűség van arra, hogy az amerikai lakosok körében a halálbüntetés támogatásának valódi populációs paramétere 57-65% között van.

paraméterekkel és statisztikákkal kapcsolatos gyakori kérdések