Ako vypočítať mieru chyby (tri jednoduché metódy)

Autor: Robert White
Dátum Stvorenia: 3 August 2021
Dátum Aktualizácie: 5 Smieť 2024
Anonim
Ako vypočítať mieru chyby (tri jednoduché metódy) - Veda
Ako vypočítať mieru chyby (tri jednoduché metódy) - Veda

Obsah

Miera chyby je štatistický výpočet, ktorý vedci predložia s výsledkami svojho výskumu. Tento výpočet predstavuje približnú hodnotu očakávanej odchýlky v prieskume s rôznymi vzorkami.

Predpokladajme napríklad, že z prieskumu vyplýva, že 40% populácie hlasuje pre danú tému „nie“ a že miera chyby je 4%. Ak vykonáte rovnaký prieskum s inou náhodnou vzorkou rovnakej veľkosti, dá sa očakávať, že medzi 36% až 44% opýtaných bude tiež hlasovať „nie“.

Miera chyby v zásade označuje presnosť výsledkov, pretože čím je menšia miera chyby, tým vyššia je presnosť. Existuje veľa vzorcov na výpočet miery chyby a tento článok vám predstaví tri najbežnejšie a najjednoduchšie rovnice.

Krok 1

Najskôr, ak chcete vypočítať mieru chyby pomocou nasledujúcich vzorcov, budete musieť zhromaždiť niektoré údaje z prieskumu. Najdôležitejšia je hodnota premennej „n“, ktorá zodpovedá počtu ľudí, ktorí odpovedali na váš prieskum. Budete tiež potrebovať podiel „p“ ľudí, ktorí poskytli konkrétnu odpoveď, vyjadrenú desatinne.


Ak poznáte celkovú veľkosť populácie zastúpenú vo vašom vyhľadávaní, priraďte k tomuto celkovému počtu písmeno „N“, ktoré predstavuje celkový počet ľudí.

Krok 2

Pre vzorku veľmi veľkej populácie (N viac ako 1 000 000) vypočítajte „95% interval spoľahlivosti“ pomocou vzorca:

Chybová marža = 1,96-násobok druhej odmocniny (1-p) / n

Ako vidíte, ak je celková populácia dostatočne veľká, záleží iba na veľkosti náhodnej vzorky. Ak má prieskum niekoľko otázok a existuje niekoľko možných hodnôt pre p, prevezmite hodnotu najbližšiu k 0,5.

Krok 3

Napríklad predpokladajme, že prieskum zahŕňajúci 800 paulistas ukazuje, že 35% z nich je za návrh, 45% proti a 20% nie je rozhodnutých. Použili sme teda p = 45 an = 800. Miera chyby pre 95% spoľahlivosť je teda:

1,96-krát druhá odmocnina z [(0,45) (0,55) / (800)] = 0,0345.

teda asi 3,5%. To znamená, že si môžeme byť na 95% istí, že pri opätovnom vyhľadávaní bude zisk 3,5% alebo menej.


Krok 4

V praktickom výskume ľudia často používajú zjednodušený vzorec chybovej marže, ktorý je daný rovnicou:

ME = 0,98-krát druhá odmocnina z (1 / n)

Zjednodušený vzorec sa získa nahradením písmena „p“ číslom 0,5. Ak ste ochotní, môžete overiť, že výsledkom tejto výmeny bude vzorec uvedený vyššie.

Pretože tento vzorec generuje vyššiu hodnotu ako predchádzajúci vzorec, často sa nazýva „maximálna miera chyby“. Ak to použijeme pre predchádzajúce príklady, dostaneme odchýlku chyby 0,0346, čo je opäť ekvivalent asi 3,5%.

Krok 5

Dva vyššie uvedené vzorce platia pre náhodné vzorky odobraté z extrémne veľkej populácie. Ak je však celková populácia prieskumu oveľa menšia, použije sa odlišný vzorec pre mieru chyby. Vzorec pre mieru chyby s „opravou konečnej populácie“ je:

ME = 0,98-krát druhá odmocnina z [(N-n) / (Nn-n)]

Krok 6

Napríklad za predpokladu, že malá vysoká škola má 2 500 študentov a 800 z nich odpovedá na prieskum. Pomocou vyššie uvedeného vzorca vypočítame mieru chyby:


0,98-krát druhá odmocnina z [1700 / 2000000-800] = 0,0296

Takže výsledky tohto prieskumu majú mieru chybovosti asi 3%.