Comment une distribution normale affecte la forme d'une distribution d'échantillonnage
Dans les statistiques, lorsque la distribution originale pour une population X est normal, alors vous pouvez aussi supposer que la forme de la distribution d'échantillonnage, ou
sera également normal, quelle que soit la taille de l'échantillon n.
Par exemple, si vous regardez la quantité de temps (X) Requise pour un employé de bureau pour accomplir une tâche, vous pouvez constater que X eu une distribution normale (voir la courbe la plus basse dans la figure).
Si vous vous référez aux autres courbes dans la figure, vous voyez les délais moyens pour les échantillons de n = 10 et n = 50 employés de bureau, respectivement, ont aussi des distributions normales.
Quand X a une distribution normale, l'échantillon signifie aussi toujours avoir une distribution normale, peu importe la taille des échantillons que vous prenez, même si vous prenez des échantillons de seulement 2 employés de bureau à la fois pour le calcul de la moyenne de l'échantillon.
La différence entre les courbes de la figure ne sont pas leurs moyens ou leurs formes, mais plutôt leur degré de variabilité (comment fermer les valeurs de la distribution sont à la moyenne). Résultats basés sur de grands échantillons varient moins et seront plus concentrée autour de la moyenne de résultats de petits échantillons ou des résultats des individus dans la population.
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