Pasitikėjimo intervalų naudojimas išvadinėje statistikoje

PeopleImages / DigitalVision / Getty Images

Išvadinė statistika gavo savo pavadinimą iš to, kas vyksta šioje statistikos šakoje. Užuot tiesiog aprašęs duomenų rinkinį, išvadinė statistika siekia ką nors padaryti apie populiaciją remiantis statistinė imtis . Vienas konkretus išvadinės statistikos tikslas yra nežinomos populiacijos vertės nustatymas parametras . Vertybių diapazonas, kurį naudojame šiam parametrui įvertinti, vadinamas pasikliautinuoju intervalu.

Pasitikėjimo intervalo forma

Pasitikėjimo intervalas susideda iš dviejų dalių. Pirmoji dalis – populiacijos parametro įvertinimas. Šį įvertinimą gauname naudodami a paprastas atsitiktinis pavyzdys . Iš šios imties apskaičiuojame statistiką, atitinkančią parametrą, kurį norime įvertinti. Pavyzdžiui, jei mus domintų visų JAV pirmos klasės mokinių vidutinis ūgis, naudotume paprastą atsitiktinę JAV pirmokų imtį, išmatuotume juos visus ir tada apskaičiuotume vidutinį mūsų imties ūgį.

Antroji pasikliautinojo intervalo dalis yra paklaidos riba. Tai būtina, nes vien mūsų įvertinimas gali skirtis nuo tikrosios populiacijos parametro vertės. Kad galėtume naudoti kitas galimas parametro reikšmes, turime sukurti skaičių diapazoną. Tai daro paklaidos riba, o kiekvienas pasikliautinasis intervalas yra tokios formos:

Įvertinimas ± Klaidos riba

Įvertis yra intervalo centre, tada iš šio įvertinimo atimame ir pridedame paklaidos ribą, kad gautume parametro verčių diapazoną.

Pasitikėjimo lygis

Prie kiekvieno pasitikėjimo intervalo yra priskirtas pasitikėjimo lygis. Tai tikimybė arba procentas, nurodantis, kiek tikrumo turėtume priskirti mūsų pasikliautinajam intervalui. Jei visi kiti situacijos aspektai yra identiški, kuo didesnis pasitikėjimo lygis, tuo platesnis pasikliautinasis intervalas.

Toks pasitikėjimo lygis galisukelti tam tikrą painiavą. Tai nėra teiginys apie atrankos procedūrą ar populiaciją. Vietoj to, tai rodo pasikliautinojo intervalo sudarymo proceso sėkmę. Pavyzdžiui, pasikliautinieji intervalai, kurių patikimumas yra 80 procentų, ilgainiui vieną iš penkių kartų praleis tikrojo populiacijos parametro.

Bet koks skaičius nuo nulio iki vieno teoriškai gali būti naudojamas patikimumo lygiui. Praktiškai 90 procentų, 95 procentų ir 99 procentai yra visi įprasti pasitikėjimo lygiai.

Klaidos riba

Pasitikėjimo lygio paklaidą lemia keli veiksniai. Tai matome išnagrinėję paklaidos formulę. Paklaidos riba yra tokios formos:

Klaidos riba = (pasitikėjimo lygio statistika) * (standartinis nuokrypis / klaida)

Pasitikėjimo lygio statistika priklauso nuo ko tikimybių skirstinys yra naudojamas ir kokį pasitikėjimo lygį pasirinkome. Pavyzdžiui, jei C yra mūsų pasitikėjimo lygis ir mes dirbame su a normalus skirstinys , tada C yra plotas po kreive tarp - Su ^*į Su ^*. Šis skaičius Su ^*yra skaičius mūsų paklaidos formulėje.

Standartinis nuokrypis arba standartinė klaida

Kitas mūsų paklaidos terminas yra standartinis nuokrypis arba standartinė paklaida. Čia pirmenybė teikiama paskirstymo, su kuriuo dirbame, standartiniam nuokrypiui. Tačiau paprastai populiacijos parametrai nežinomi. Praktikoje formuojant pasikliautinuosius intervalus šis skaičius paprastai nepasiekiamas.

Norėdami išspręsti šį neapibrėžtumą, žinodami standartinį nuokrypį, naudojame standartinę klaidą. Standartinė paklaida, atitinkanti standartinį nuokrypį, yra šio standartinio nuokrypio įvertinimas. Standartinė paklaida tokia galinga yra ta, kad ji apskaičiuojama iš paprastos atsitiktinės imties, kuri naudojama mūsų įvertinimui apskaičiuoti. Jokios papildomos informacijos nereikia, nes pavyzdys atlieka visus įvertinimus už mus.

Skirtingi pasitikėjimo intervalai

Yra įvairių situacijų, kai reikia nustatyti pasitikėjimo intervalus. Šie pasikliautinieji intervalai naudojami įvairiems parametrams įvertinti. Nors šie aspektai yra skirtingi, visus šiuos pasikliautinuosius intervalus vienija tas pats bendras formatas. Kai kurie bendri pasikliautinieji intervalai yra populiacijos vidurkio, populiacijos dispersijos, populiacijos proporcijos, dviejų populiacijos vidurkių skirtumo ir dviejų populiacijos proporcijų skirtumo intervalai.