简述样本量与置信水平、总体方差、估计误差的关系

如题所述

样本量与置信水平、总体方差、估计误差的关系:

1、样本量与置信水平成正比,在其他条件不变的情况下,置信水平越大,所需的样本量也就越大。

2、样本量与总体方差成正比,总体的差异越大,所要求的样本量也越大。

3、样本量与边际误差的平方成反比,即可以接受的估计误差的平方越大,所需的样本量就越小。

样本差值的置信区间

一般情况下,两组数据均数比较,可以通过计算差值置信区间来看看差异性,这也足够了。往往我们国内文章,置信区间都没有,只有P值。调整均数差值,其实就是控制了基线数据干扰(可能是混杂因素)之后,得到的差值、置信区间、和P值。

样本在总体平均值周围呈现正态分布,置信区间的目的是让a和b之间包含总体平均值这一结果具有特定的概率概率,这个概率即为置信水平。100次抽样中会有95个置信区间包含总体平均值。

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第1个回答  2020-07-30

置信水平是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率;而置信区间是指在某一置信水平下,样本统计值与总体参数值间误差范围。置信区间越大,置信水平越高。  

总体方差是一组资料中各数值与其算术平均数离差平方和的平均数。总体方差体现的是总体的数值分布状况,如果数值分布趋于正态分布且相对集中,则总体方差小,这种情况下,抽取的样本量可以相对少些。如果数值分散不集中,则要求抽取更多的样本。

扩展资料:

样本量与置信水平成正比,在其他条件不变的情况下,置信水平越大,所需的样本量也就越大;样本量与总体方差成正比,总体的差异越大,所要求的样本量也越大;样本量与估计误差的平方成反比,即可以接受的估计误差的平方越大,所需的样本量就越小。

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第2个回答  推荐于2017-10-12
简述样本量与置信水平、总体方差、估计误差的关系
  答:置信水平是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率;而置信区间是指在某一置信水平下,样本统计值与总体参数值间误差范围。置信区间越大,置信水平越高。
  总体方差是一组资料中各数值与其算术平均数离差平方和的平均数。总体方差体现的是总体的数值分布状况,如果数值分布趋于正态分布且相对集中,则总体方差小,这种情况下,抽取的样本量可以相对少些。如果数值分散不集中,则要求抽取更多的样本。
  估计误差:数据处理过程中对误差的估计。本回答被网友采纳
第3个回答  2015-05-29
样本量与置信水平成正比,在其他条件不变的情况下,置信水平越大,所需的样本量也就越大;样本量与总体方差成正比,总体的差异越大,所要求的样本量也越大;样本量与估计误差的平方成反比,即可以接受的估计误差的平方越大,所需的样本量就越小。

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