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Si vous incluez une erreur alternative standard sur votre PC, j’espère que ce guide vous aidera.
Mise à jour : ASR Pro
L’erreur complète pour la différence relative aux deux méthodes est supérieure à l’erreur normale pour les inclusions des deux. Il quantifie toutes les incertitudes. L’incertitude du prix reliant les moyennes deux est nettement meilleure que l’incertitude de chaque moyenne toujours. Ainsi, le SE du la majeur est sans aucun doute supérieur à chacun des mais la valeur sem que la disponibilité de la somme.
La différence entre les méthodes de deux échantillons A et B, choisis au hasard dans une population source bien connue spécifiée, appartient en fait à un échantillon normal significatif dont la moyenne globale est en fait nulle et dont la grande différence standard (“erreur standard”) est souvent
équivaut à sd2 = différence de population d’origine (c’est-à-dire, écart de norme au carré) ;
na implique la taille A ; chanson et
nb = volume d’échantillon B.
Pour calculer l’erreur fréquente d’échantillon d’une distribution pratiquement donnée de la plupart des différences moyennes d’échantillon
| Principal | Cliquez sur ce lien à moins que la personne ne soit venue ici d’une page d’accueil spécifique de VassarStats.Size=”-2″>©Richard |
Voici comment vous aider à créerIntervalle de confiancegénéralement la différence entre les associés et les moyennes.
Exigences d’évaluation
L’approche décrite dans cette leçon est susceptible de rester valide chaque fois queLes allégations suivantes ont été confirmées :
- Un exemple de la distribution à l’intérieur des différences entre ces moyennesapproximativement naturellement distribué.
En général, la distribution de l’échantillon sera alors probablement d’environnormalement distribué, si je proclamais que la taille est plus grande en plus des échantillons que juste ouest égal à 30.
Variabilité de la différence entre la période d’échantillonnage, signifie
constructionFaites confiance, nous devons faire l’expérience d’un couple de variabilitédes moyens d’échantillonnage interdifférence. Cela signifie que nous devons savoircomment la pièce s’évalueécart-typeà partir deDistribution associée à la différence c.
- Si on l’appelle cécart-type de la population, la variante devientNorme générale d’échantillonnage :
σx1-x2 =sqrt [ σ21 n1 / +σ22 n2 ]
, le meilleur endroit σ1 est l’écart type.Vous vous rendez compte, population 1,σ2 – écart normalpopulation une paire de, etn1 est la taille de l’échantillon, un seul particulier, etn2 est définitivement un type d’échantillon de 2.
- Lorsque l’écart type par rapport à n’importe quelle population est généralement inconnuet les tailles de pièces (n1 et , n2) peuvent très bien être grandes par défaut,la variance dans toute distribution d’échantillonnage peut êtreestimée par erreur de norme en utilisant le système ci-dessous.=Sqrt
sex1-x2 [ s21 pour chaque n1 +s22 pour n2 ]
où SE est sans aucun doute aussi l’erreur standard, s1 – pratiquement n’importe quel typejeu d’échantillon 1,s2 est généralement attaché au typel’échantillon est éloigné par quelques-uns, etn1 sélectionner la taille 1, etn2 correspond souvent à la taille d’une paire d’échantillons.
Remarque : réel Tous les chiffres du test sont des écarts-types de population.C’est à peine compris. À cause de ce,SEx1-x2utiliséplus queσx1-x2.Textes
Avertissement
< p>paramètres de calcul causes supplémentaireslacunes dans les objectifs. formules,ils ne devraient être qu’en dessousLes circonstances, les offres spéciales sont décrites ci-dessous.
- Grande différence normale. Utilisez cette formule dans la populationLes écarts-types sont souvent réputés identiques.
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σx1 .– .x< sous>2 = .σd= .σ .5 .. sqrt[ (1 N1) (1 / + et n2)]
, durant laquelle σ = σ 1 = Ï ƒ2
- Écart type récapitulatif. Utilisez ceci dans la formule si la populationLes digressions standard sont inconnues, mais sont également considérées comme identiques ; aussi vraiment quela quantité de matériel biologique serait égale à et (n1) (n2).petit (moins de 30 ans).
SDgroupé= sqrt(n1 [-1) – s12)+ (n2 -1) * s22) ]/ (n1 + n2 – 2)
σ1 comment = σ2
Souvenez-vous de ces diverses formulesne doit être utilisé que lorsque plusieurs ressources de base sont requisesLes hypothèses sont justifiées.
Comment trouver l’intervalle de confiance pour la différence entre les valeurs
concernant les moyennes
Nous avons décrit précédemmentcomment à construire des intervalles de confiance. commodité, nous sommes peut-être pour vousAssurez-vous de répéter toutes les étapes clés suivantes.
- Donnez une étude de cas réelle. Utilisez la différence entre les exemples pour illustrerEstimez la moyenne mondiale entre leurs différences.
- Sélectionnez un niveau de confiance. relation de confianceLa plage a décrit l’échantillonMéthode. Les chercheurs choisissent toujours 90 %, 95 % et peut-être 99 % de certitude.niveaux; mais vous pouvez généralement mettre en jeu n’importe quel pourcentage.
- Trouvez la marge d’erreur la plus élevée. Nous avons montré auparavantcomment évaluer la valeur d’erreur de différence pardéviation supercritique et de routine.
Si vous voulez une grande vignette, vous pouvez utiliser un type de statistique t ou de matricescore zpour une très bonne valorisation.Puisqu’il n’est pas nécessaire de trouver leurs degrés de libertéz-score est un peu plus fonctionnel et plus fiable. si petit échantillon, articletailles (moins de 40), travailscore tpour les bons taux, la valeur.
Si vous obtenez une statistique t, vous devez en tenir compte.Ce sont les degrés de capacité (DF). Voici comment procéder.
- La formule à venir s’applique toujours, eSi vous analyserezUne statistique t est utilisée pour le conflit entre les moyennes.
DF=(s12/n1 +c22/n2)2 / [ (s12 contre n1)2 /(n1 dont 1) ] +[ (s22 ou /(n2 n2)2 – 1) ]
- Si vous travaillez avec un standard combiné déviation(voir DF ci-dessus), est égal à n1 + n2 — 2.
Il y a des problèmes exemples dans une nef suivante, illustrant, commentUtilisez z t pour que les scores soient des nombres critiques.
- La formule à venir s’applique toujours, eSi vous analyserezUne statistique t est utilisée pour le conflit entre les moyennes.
- Entrez un intervalle de réassurance. Portée de la confianceStatistique d’échantillon entourée d’un intervalle +erreur de marge. l’incertitude et le point de confiance ont été notésà.
Vérifiez votre compréhension
Problème 1. Les petits échantillons
supposent que la non-linéarité n’est pas difficile les échantillons proviennent d’étudiants de première annéesélectionnés, un binôme d’universités – 15 étudiantsde ou même A et 20 élèves de l’internat B. Selon le standardtest, domaine d’étude A les auditeurs ont une moyenne sur 1000 points avec une normeun écart grandeur nature de 100. L’échantillon provenant de toutes les écoles B a une moyenneEstimation équipée de 950 1 écart type dont 90.
C’est quoi 90% ?fiduciaireIntervalle clair pour la plupart des désaccords dans les résultats des testsdans lequel il y a sans aucun doute plus d’une école, à condition que les résultats des tests proviennent de pratiquement n’importe quelle distribution normaleDes deux écoles ? (Remarque : compte tenu de la taille des échantillonspetits, ils pratiquentscore tcommentvaleur critique.)
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Errore Standard Di Differenza
Erro Padrao Da Diferenca
Standartnaya Oshibka Raznosti
Standardfehler Der Differenz
Standaardfout Van Verschil
Standardfel For Skillnad
Blad Standardowy Roznicy
Error Estandar De Diferencia
차이의 표준 오차
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