Warum Fehlerspanne und Konfidenzintervalle Materie in Statistik

Statistische Ergebnisse sollten immer einen Spielraum für Fehler und Vertrauensintervalle umfassen. Diese Informationen sind wichtig, weil man oft Statistiken sehen, die versuchen, Zahlen zu einer ganzen Bevölkerung auf einer Befragung von nur einem Teil der bevölkerungs in der Tat basiert Bezug zu schätzen, können Sie diese Statistiken sehen fast jeden Tag in Form von Umfrageergebnissen. Zum Beispiel erfahren Sie, die Medien, was der durchschnittliche Gaspreis in den USA ist, wie die Amerikaner über den Job fühlen wird der Präsident tut, oder wie viele Stunden die Menschen im Internet jede Woche verbringen.

Aber niemand kann Ihnen eine einzelne Zahl Ergebnis und behaupten, es ist eine genaue Schätzung der Gesamtbevölkerung, es sei denn er sammelte Daten auf jedem einzelnen Mitglied der Bevölkerung. Zum Beispiel können Sie hören, dass 60 Prozent der amerikanischen Bevölkerung den Präsidenten der Ansatz zur Gesundheitsversorgung zu unterstützen, aber Sie wissen, dass sie Sie nicht fragen, wie konnte sie haben alle gefragt? Und da sie nicht alle fragen haben, wissen Sie, dass ein One-Number-Antwort ist es nicht gehen zu schneiden.


Was ist wirklich passiert ist, dass Daten auf einer Stichprobe aus der Bevölkerung gesammelt wird (zum Beispiel, ruft die Gallup Organization 2.500 Menschen nach dem Zufallsprinzip), die Ergebnisse aus dieser Probe untersucht werden, und die Schlussfolgerungen sind aus der gesamten Bevölkerung in Bezug auf (zum Beispiel alle Amerikaner ) auf der Grundlage dieser Probenergebnisse.

Unterm Strich ist, Probenergebnisse von Probe zu Probe variieren, und diese Menge an Variabilität muss gemeldet werden (aber es ist oft nicht). Die Statistik für die Messung und das Niveau der Präzision in einer Probe Ergebnisse der Studie berichten, wird genannt Fehlermarge. In diesem Zusammenhang wird das Wort Fehler nicht ein Fehler bedeuten war gemacht- es bedeutet nur, dass, weil Sie nicht die gesamte Bevölkerung Probe hat, eine mögliche Lücke zwischen den Ergebnissen vorhanden sind und dem tatsächlichen Wert, den Sie versuchen, für die Bevölkerung zu schätzen.

Zum Beispiel kann jemand fest, dass 60% der 1200 befragten Personen des Präsidenten Ansatz zur Gesundheitsversorgung unterstützen und berichtet über die Ergebnisse mit einer Fehlermarge von plus oder minus 2%. Dann würde das Endergebnis berichtet, dass die Unterstützung für den Ansatz des Präsidenten zur Gesundheitsversorgung zwischen 58% und 62% zu erwarten ist. Dieser Bereich wird als ein Konfidenzintervall.

Jeder ist zu den Ergebnissen mit einer Fehlermarge und Vertrauensintervalle ausgesetzt und mit der heutigen Datenexplosion, viele Menschen sind sie auch am Arbeitsplatz verwendet wird. Seien Sie sicher, dass Sie wissen, welche Faktoren Fehlermarge beeinflussen (wie Probengröße und Grad des Vertrauens) und was die Voraussetzungen eines guten Konfidenzintervall sind und wie sie zu entdecken. Sie sollten auch in der Lage sein, eigene Vertrauensintervalle zu finden, wenn Sie benötigen.


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