Mis on valimi jaotus?
Valimi jaotust saab määratleda tõenäosusjaotusena, kasutades statistikat, valides esmalt konkreetse populatsiooni ja seejärel kasutades populatsiooni põhjal juhuslikke valimeid, st see on suunatud peamiselt erinevate tulemuste levikuga seotud sageduste levikule või tulemused, mis võivad toimuda konkreetse valitud elanikkonna jaoks.
Selgitus
- Paljud teadlased, akadeemikud, turustrateegid jne valivad kogu elanikkonna valimise asemel valimi jaotamise. See muudab andmekogumi lihtsaks ja ka hallatavaks. Selle lihtsustamiseks oletame, et turundaja soovib analüüsida jalgrattaga sõitvate noorte arvu kahe piirkonna vahel vanusepiirangust 13–18.
- Sel eesmärgil ei võta ta arvesse kogu kahes 13–18-aastases piirkonnas elavat elanikkonda, mis pole praktiliselt võimalik ja isegi kui see on tehtud, on see liiga aeganõudev ning andmekogum ei ole hallatav . Selle asemel võtab turundaja igast piirkonnast 200 proovikomplekti ja saab levitamise tehtud.
- Siinkohal nimetatakse jalgratta kasutamise keskmist arvu valimi keskmisena. Igal valitud proovil on oma loodud keskmine ja saadud keskmise keskmise jaoks tehtud jaotus on määratletud kui valimi jaotus. Saadud hälvet nimetatakse standardveaks.
Näide proovide jaotamise kohta
- Eeldades, et teadlane viib läbi uuringu konkreetse linna elanike kaalude kohta ja tal on viis vaatlust või valimit, st 70kg, 75kg, 85kg, 80kg ja 65kg. Linna peetakse tavaliselt normaaljaotusega ja kaalumõõtude osas on standardhälve 5 kg. Seega saab keskmise välja arvutada (70 + 75 + 85 + 80 + 65) / 5 = 75 kg.
- Samuti eeldame, et populatsiooni suurus on tohutu; seega jagame teise sammu juurde vaatluste või proovide arvu 1-ga, st 1/5 = 0,20. Nüüd peame võtma ruutjuure 0,20, mis saab 0,45. Ruutjuur korrutatakse seejärel standardhälbega, st 0,45 * 5 = 2,25kg. Seega on standardviga 2,25 kg ja saadud keskmine oli 75 kg. Neid kahte tegurit saab kasutada jaotuse kirjeldamiseks.
Valimi jaotamise tüübid
# 1 - Keskmine valimi jaotus
- Seda saab määratleda kui kindla suurusega juhusliku valiku alusel valitud valimi kõigi keskmiste tõenäosuslikku levikut kindla populatsiooni hulgast. Kui proovid on valinud normaalse populatsiooni, on saadud keskmise erinevus ka keskmisele ja standardhälbele normaalne.
- Kui populatsioon ei ole vaikne normaalne, kipub keskmiste jaotus lähenema normaaljaotusele tingimusel, et valimi suurus on üsna suur.
# 2 - proovi jaotamine proportsioonis
See on seotud peamiselt atribuutidega seotud statistikaga. Siin tuleb mängu binoomjaotuse roll. Üldiselt reageerib see binoomjaotuse seadustele, kuid valimi suuruse suurenemisel muutub see tavaliselt jälle normaaljaotuseks.
# 3 - õpilase T-jaotus
Seda jaotustüüpi kasutatakse siis, kui populatsiooni standardhälve on teadlasele teadmata või kui valimi suurus on väga väike. Seda tüüpi jaotus on väga sümmeetriline ja vastab normaalse normaalmuutuja tingimusele. Valimi suuruse kasvades kipub ühtlane T-jaotus muutuma normaaljaotusele väga lähedaseks.
# 4 - F jaotus
- Kui loendis on kohustuslikult olemas suurem variatsioon, leiab F-jaotus selle kasutamise, kui vabaduse aste muudab ka F-i muutuste kriitilisi väärtusi, mis on rakendatav nii suurte kui ka väikeste dispersioonide korral. Seda saab arvutada saadaolevate tabelite põhjal.
- Võrdlus tehakse valimikomplekti kuuluva F mõõdetud väärtuse ja väärtuse põhjal, mis arvutatakse tabelist, kui varasem on võrdne või suurem kui tabeli väärtus, lükatakse uuringu nullhüpotees tagasi.
# 5 - Chi-Square vormelijaotus
Seda tüüpi jaotust kasutatakse juhul, kui andmekogum hõlmab väärtuste käsitlemist, mis hõlmavad ruutude liitmist. Lisatakse proovide dispersioonile kuuluv ruutude suuruste hulk ja nii tehakse jaotuse hajumine, mida nimetame chi-ruutjaotuseks.
Tähtsus
- See on oluline, sest see lihtsustab statistilise järelduse teed. Veelgi enam, see võimaldab analüütilistel kaalutlustel keskenduda staatilisele jaotusele, mitte iga valitud valimiüksuse segatud tõenäosuslikule levikule.
- Statistika varieeruvuse kõrvaldamiseks kasutatakse seda jaotust.
- See annab meile vastuse kõige tõenäolisemate tulemuste kohta.
- Neil on järelduslikes statistilistes uuringutes võtmeroll, mis tähendab, et neil on suur roll järelduste tegemisel kogu elanikkonna kohta.
Järeldus
- See on statistikas võtmetähtsusega, kuna see toimib statistiliste järelduste peamise juhisena. Põhimõtteliselt juhendavad nad teadlast, akadeemikuid või statistikuid sageduste leviku kohta, andes märku mitmesugustest tõenäolistest tulemustest, mida saaks kogu elanikkonnale veelgi märgistada.
- Peamine tegur on siin valimi keskmine ja standardviga, mis hinnangute korral aitab meil arvutada ka valimi jaotuse. Levitamisvõtteid on erinevat tüüpi ning stsenaariumi ja andmekogumi põhjal rakendatakse kumbagi.
