σx = σ / sqrt (n) عندما يكون الانحراف المعياري للسكان σ غير معروف ، لا يمكن حساب الانحراف المعياري لتوزيع العينات.
ما هو N في الخطأ المعياري؟
لحساب الخطأ القياسي للمتوسط لمجتمع محدد ، يمكنك ضرب الخطأ القياسي العادي للمتوسط في الجذر التربيعي لـ "(Nn) / (N-1)" ، حيث "N" هو حجم السكان و " n "هو حجم العينة.
لماذا نقسم الانحراف المعياري على الجذر التربيعي لـ N؟
من خلال القسمة على الجذر التربيعي لـ N ، فإنك تدفع "عقوبة" لاستخدام عينة بدلاً من المجموعة بأكملها (يسمح لنا أخذ العينات بعمل تخمينات أو استدلالات حول مجموعة سكانية. وكلما كانت العينة أصغر ، قلت الثقة التي قد تحصل عليها لدينا في تلك الاستنتاجات ؛ هذا هو أصل "العقوبة").
ما هو ΣM؟
في هذه الصيغة ، σM تعني الخطأ المعياري للمتوسط ، الرقم الذي تبحث عنه ، σ تعني الانحراف المعياري للتوزيع الأصلي و N هي مربع حجم العينة. اطرح المتوسط من كل رقم من الأعداد الأصلية ، وقم بتربيع نتائج كل منها.
ما هي قيمة ألفا لفترة الثقة 99؟
| الثقة (1 α) ز 100٪ | أهمية α | القيمة الحرجة Zα / 2 |
|---|---|---|
| 90% | 0.10 | 1.645 |
| 95% | 0.05 | 1.960 |
| 98% | 0.02 | 2.326 |
| 99% | 0.01 | 2.576 |
كيف ترتبط قيمة p و alpha؟
يحدد Alpha المعيار لمدى التطرف الذي يجب أن تكون عليه البيانات قبل أن نتمكن من رفض فرضية العدم. تشير القيمة p إلى مدى تطرف البيانات. إذا كانت القيمة p أقل من أو تساوي alpha (p <. 05) ، فإننا نرفض الفرضية الصفرية ، ونقول أن النتيجة ذات دلالة إحصائية.
ما هو S 2 في الإحصاء؟
الإحصاء s² هو مقياس على عينة عشوائية يتم استخدامه لتقدير التباين في المجتمع الذي يتم أخذ العينة منه. عدديًا ، هو مجموع الانحرافات التربيعية حول متوسط عينة عشوائية مقسومًا على حجم العينة مطروحًا منه واحدًا.
هل S تربيع الانحراف المعياري؟
يعد التباين (الذي يرمز إليه S2) والانحراف المعياري (الجذر التربيعي للتباين ، الذي يرمز إليه S) أكثر مقاييس الانتشار شيوعًا. يتم حسابه على أنه متوسط الانحراف التربيعي لكل رقم من متوسط مجموعة البيانات.