Sebaran sampling

Dina statistik, sebaran sampling nyaéta sebaran probabiliti, dina kaayaan sampling dina populasi diulang, tina statistik nu dibérékeun (kuantitas numerik diitung tina nilai data dina sample).

Bentuk (atawa rumus keur) sebaran sampling gumantung kana sebaran populasi, statistik nu ditempo sarta ukuran sampel nu dipaké.

(Catetan yén rumus nu leuwih présisi nyebutkeun yén sebaran statistik bisa dipaké keur sakabeh sampel nu mungkin tina ukuran nu dibérékeun, henteu ngan sakadar "dina kaayaan sampling diulang".)

Contona, anggap populasi nu kacida gedéna nuturkeun normal (ilaharna disebut kurva bel). Asumsi urang mindo nyokot sampe dina sampel nu dibérékeun tina populasi sarta ngitung sample mean (arithmetic mean nilai data) keur unggal sampel. Sampel nu béda bakal mangaruhan kana bédana sampel méans. Sebaran méan ieu nyaéta "sebaran sampling tina sampel mean" (keur ukuran sampel nu dibérékeun). Sebaran ieu bakal jadi normal saprak populasina normal. (Dumasar kana teorema central limit, lamun populasi teu normal tapi "bentukna cukup hade", sebaran sampling tina sampel méan bakal masih kénéh cukup normal sanajan ukuran sampel kacida gedéna).

Simpangan baku tina sebaran sampling ngacu ka standar kasalahan (statistis) sarta di-estimasi maké rumus:

${\displaystyle {\frac {\sigma }{\sqrt {N}}}}$

nu mana ${\displaystyle \sigma }$ mangrupa simpangan baku tina sebaran populasi sarta N nyaéta ukuran sampe (jumlah barang) dina sampel.

Hal nu penting dina rumus ieu nyaéta kudu ngalikeun opat kali ukuran sampel (4X) ngarah ukuran kasalahanna jadi (1/2). Waktu rarangkay elmu statistik nu mana biaya mangrupa faktor, ieu mangrupa faktor nu kudu dipikaharti ngeunaan pentingna biaya.

Alternatipna, anggap median sampel tina populasi. Ieu mibanda sebaran sampling nu béda sacara umum teu normal (tapi masih kénéh pakait dina aturan ka-normal-an).

Tempo oge

central limit theorem, standard error (statistics)