Nüfus Oranı İçin Güven Aralığı

Güvenilirlik aralığı birkaç popülasyonu tahmin etmek için kullanılabilir parametreler. Kullanılarak tahmin edilebilecek bir tür parametre çıkarımsal istatistik bir nüfus oranıdır. Örneğin, belirli bir yasayı destekleyen ABD nüfusunun yüzdesini bilmek isteyebiliriz. Bu tür bir soru için bir güven aralığı bulmamız gerekir.

Bu makalede, bir nüfus oranı için bir güven aralığının nasıl oluşturulacağını göreceğiz ve bunun arkasındaki teoriyi inceleyeceğiz.

Ayrıntılara girmeden önce büyük resme bakarak başlıyoruz. Dikkate alacağımız güven aralığı aşağıdaki biçimdedir:

Hatanın +/- Kenar Boşluğunu Tahmini

Bu, belirlememiz gereken iki sayı olduğu anlamına gelir. Bu değerler, hata payı ile birlikte istenen parametre için bir tahmindir.

Herhangi bir istatistiksel test veya prosedür gerçekleştirmeden önce, tüm koşulların karşılandığından emin olmak önemlidir. Bir nüfus oranı için bir güven aralığı için, aşağıdakilerin geçerli olduğundan emin olmamız gerekir:

• Elimizde bir basit rastgele örnek büyüklüğünde n büyük bir popülasyondan
instagram viewer
• Bireylerimiz birbirlerinden bağımsız olarak seçildi.
• Örneğimizde en az 15 başarı ve 15 başarısızlık vardır.

Son öğe memnun değilse, örneğimizi biraz ayarlamak ve bir artı dört güven aralığı. Aşağıda, yukarıdaki koşulların hepsinin karşılandığını varsayacağız.

Nüfus oranımızın tahmini ile başlıyoruz. Nüfus ortalamasını tahmin etmek için örnek bir ortalama kullandığımız gibi, bir nüfus oranını tahmin etmek için örnek bir oran kullanırız. Nüfus oranı bilinmeyen bir parametredir. Örnek oran bir istatistiktir. Bu istatistik, örneğimizdeki başarı sayısını sayarak ve örnekteki toplam kişi sayısına bölünerek bulunur.

Nüfus oranı p ve kendinden açıklayıcıdır. Örnek oranının gösterimi biraz daha kapsamlıdır. Bir örnek oranını p̂ olarak gösteririz ve bu sembolü "p-hat" olarak okuruz çünkü harf gibi görünür p üstüne bir şapka ile.

Bu, güven aralığımızın ilk kısmı olur. P'nin tahmini p̂'dir.

Hata payı formülünü belirlemek için, örnekleme dağılımı p̂. Birlikte çalıştığımız ortalamayı, standart sapmayı ve belirli dağılımı bilmemiz gerekecek.

P̂'nin örnekleme dağılımı başarı olasılığı olan bir binom dağılımıdır p ve n denemeler. Bu tür rastgele değişkenin ortalaması p ve standart sapması (p(1 - p)/n)^0.5. Bununla birlikte iki tane sorun var.

İlk sorun, bir binom dağılımının çalışmak için çok zor olabileceğidir. Faktöriyelerin varlığı bazı çok büyük sayılara yol açabilir. Koşullar bize bu noktada yardımcı oluyor. Koşullarımız karşılandığı sürece, binom dağılımını standart normal dağılımla tahmin edebiliriz.

İkinci problem p̂'nin standart sapmasının p tanımında. Bilinmeyen popülasyon parametresi, bir hata payı ile aynı parametreyi kullanarak hesaplanmalıdır. Bu dairesel akıl yürütme, düzeltilmesi gereken bir sorundur.

Bu muammanın çıkış yolu, standart sapmayı standart hatasıyla değiştirmektir. Standart hatalar parametrelere değil istatistiklere dayanır. Standart bir sapmayı tahmin etmek için standart bir hata kullanılır. Bu stratejiyi değerli kılan şey, artık parametrenin değerini bilmemize gerek olmamasıdır s.

Standart hatayı kullanmak için bilinmeyen parametreyi değiştiriyoruz p istatistik p̂ ile. Sonuç, bir nüfus oranı için bir güven aralığı için aşağıdaki formüldür:

p̂ +/- z * (p̂ (1 - p̂) /n)^0.5.

İşte değeri z * güven seviyemiz tarafından belirlenir C. Standart normal dağılım için, C standart normal dağılımın yüzdesi -z * ve Z *. İçin ortak değerler z * % 90 güven için 1,645 ve% 95 güven için 1,96'yı içerir.

Bu yöntemin bir örnekle nasıl çalıştığını görelim. Diyelim ki, kendisini Demokratik olarak tanımlayan bir ilçedeki seçmenlerin yüzdesini% 95 güvenle bilmek istiyoruz. Bu ilçede 100 kişiden oluşan basit bir rastgele örnek gerçekleştiriyoruz ve bunların 64'ünün Demokrat olarak tanımlandığını görüyoruz.

Tüm koşulların sağlandığını görüyoruz. Nüfus oranımızın tahmini 64/100 = 0,64'tür. Bu, p propor örnek oranının değeridir ve güven aralığımızın merkezidir.

Hata payı iki parçadan oluşur. İlk olarak z*. Dediğimiz gibi,% 95 güven için, z* = 1.96.

Hata payının diğer kısmı formül (p̂ (1 - p̂) /n)^0.5. P̂ = 0.64'ü ayarlıyoruz ve hesaplıyoruz = standart hatayı (0.64 (0.36) / 100)^0.5 = 0.048.

Bu iki sayıyı birlikte çarparız ve 0,09408'lik bir hata payı elde ederiz. Sonuç:

0.64 +/- 0.09408,

ya da bunu% 54.592 ile% 73.408 arasında yeniden yazabiliriz. Dolayısıyla, Demokratların gerçek nüfus oranının bu yüzdeler arasında bir yerde olduğundan% 95 eminiz. Bu, uzun vadede tekniğimiz ve formülümüzün% 95'lik nüfus oranını yakalayacağı anlamına gelir.

Bu tür bir güven aralığına bağlı birkaç fikir ve konu vardır. Örneğin, nüfus oranının değerine ilişkin bir hipotez testi yapabiliriz. İki farklı popülasyondan iki oranı da karşılaştırabiliriz.