Stichprobengröße für eine Fehlerquote in der Statistik

click fraud protection

Konfidenzintervalle finden Sie im Thema Inferenzstatistik. Die allgemeine Form eines solchen Konfidenzintervalls ist eine Schätzung plus oder minus einer Fehlerquote. Ein Beispiel hierfür ist in einem Meinungsumfrage Dabei wird die Unterstützung für ein Problem mit einem bestimmten Prozentsatz plus oder minus eines bestimmten Prozentsatzes bewertet.

Ein anderes Beispiel ist, wenn wir angeben, dass bei einem bestimmten Vertrauensniveau der Mittelwert x̄ +/- ist. E., wo E. ist die Fehlerquote. Dieser Wertebereich ist auf die Art der durchgeführten statistischen Verfahren zurückzuführen Berechnung der Fehlerquote stützt sich auf eine ziemlich einfache Formel.

Obwohl wir die berechnen können Fehlermarge nur indem man das kennt Stichprobengröße, Populationsstandardabweichung und unsere gewünschte Vertrauensniveaukönnen wir die Frage umdrehen. Wie groß sollte unsere Stichprobe sein, um eine bestimmte Fehlerquote zu gewährleisten?

Versuchsplanung

Diese Art von Grundfrage fällt unter die Idee des experimentellen Designs. Für ein bestimmtes Konfidenzniveau können wir eine Stichprobengröße haben, die so groß oder so klein ist, wie wir möchten. Unter der Annahme, dass unsere Standardabweichung fest bleibt, ist die Fehlerquote direkt proportional zu unserer kritischen Wert (der von unserem Vertrauensniveau abhängt) und umgekehrt proportional zur Quadratwurzel der Stichprobe Größe.

instagram viewer

Die Margin-of-Error-Formel hat zahlreiche Auswirkungen auf die Gestaltung unseres statistischen Experiments:

  • Je kleiner die Stichprobengröße ist, desto größer ist die Fehlerquote.
  • Um die gleiche Fehlerquote auf einem höheren Vertrauensniveau zu halten, müssten wir unsere Stichprobengröße erhöhen.
  • Wenn alles andere gleich bleibt, müssten wir unsere Stichprobengröße vervierfachen, um die Fehlerquote zu halbieren. Durch Verdoppeln der Stichprobengröße wird die ursprüngliche Fehlerquote nur um etwa 30% verringert.

Gewünschte Probengröße

Um zu berechnen, wie groß unsere Stichprobe sein muss, können wir einfach mit der Formel für die Fehlerquote beginnen und sie lösen n die Stichprobengröße. Dies gibt uns die Formel n = (zα/2σ/E.)2.

Beispiel

Das Folgende ist ein Beispiel dafür, wie wir die Formel verwenden können, um das gewünschte zu berechnen Stichprobengröße.

Die Standardabweichung für eine Population von 11-Jährigen für einen standardisierten Test beträgt 10 Punkte. Wie groß muss eine Stichprobe von Studenten sein, um bei einem Konfidenzniveau von 95% sicherzustellen, dass unser Stichprobenmittelwert innerhalb von 1 Punkt des Bevölkerungsmittels liegt?

Der kritische Wert für dieses Vertrauensniveau ist zα/2 = 1.64. Multiplizieren Sie diese Zahl mit der Standardabweichung 10, um 16.4 zu erhalten. Quadrieren Sie nun diese Zahl, um eine Stichprobengröße von 269 zu erhalten.

Andere Überlegungen

Es sind einige praktische Aspekte zu berücksichtigen. Wenn Sie das Vertrauensniveau senken, erhalten wir eine geringere Fehlerquote. Dies bedeutet jedoch, dass unsere Ergebnisse weniger sicher sind. Durch Erhöhen der Stichprobengröße wird die Fehlerquote immer verringert. Es kann andere Einschränkungen geben, wie z. B. Kosten oder Durchführbarkeit, die es uns nicht ermöglichen, die Stichprobengröße zu erhöhen.

instagram story viewer