Identifier les échantillons statistiques mauvaises
Après une étude statistique a été conçu, que ce soit une enquête ou d'une expérience, vous devez sélectionner un échantillon d'individus qui représentent une coupe transversale de l'ensemble de la population. Cela est essentiel pour produire des données crédibles à la fin.
Les statisticiens ont un dicton, “ Garbage in équivaut garbage out ”. Si vous sélectionnez votre matières (les personnes qui participeront à votre étude) d'une manière qui est biaisée - qui est, en favorisant certains individus ou groupes d'individus - alors vos résultats seront également sollicités. Il est aussi simple que.
Supposons Bob veut connaître les opinions des personnes dans votre ville concernant un casino proposé. Bob va au centre commercial avec son presse-papiers et demande aux gens qui marchent par de donner leurs opinions. Qu'est-ce qui ne va pas avec ça? Eh bien, Bob va seulement pour obtenir les opinions d'un) des gens qui magasinent à ce mall- b) sur ce jour- particulier c) à cette date particulière d) et qui prennent le temps de répondre.
Ces circonstances sont trop restrictives - ces gens ne représentent pas une section de la ville. De même, Bob pourrait mettre en place une étude de site Web et demander aux gens de l'utiliser pour voter. Toutefois, seules les personnes qui connaissent le site, avoir accès à Internet, et voulez répondre lui donnera des données, et en général seulement ceux qui ont des opinions fortes iront à un tel pétrin. En fin de compte, tout est Bob a un tas de données biaisées sur les individus qui ne représentent probablement pas la ville du tout.
Pour minimiser le biais d'une enquête, le mot clé est aléatoire. Vous devez sélectionner votre échantillon de personnes au hasard - qui est, avec un certain type de “ tirer les noms d'un chapeau ” processus.
Notez que dans la conception d'une expérience, la collecte d'un échantillon aléatoire de personnes et en leur demandant de participer souvent est contraire à l'éthique (en particulier lorsque l'étude est liée à des problèmes de santé) parce que les expériences imposent un traitement sur les sujets. Ce que vous faites est d'envoyer des demandes pour les bénévoles viennent à vous. Ensuite, vous vous assurez que les volontaires sélectionnés dans le groupe représentent la population d'intérêt et que les données recueillies est bien sur les individus de sorte que les résultats peuvent être extrapolés à un plus grand groupe.
-
Éviter les biais avec des échantillons aléatoires statistiques - Éviter de tirer des conclusions erronées de données statistiques
- En comparant les enquêtes statistiques et les expériences statistiques
- Les intervalles de confiance
- Généraliser les résultats statistiques à l'ensemble de la population
-
Comment comparer deux proportions de la population
Comment identifier biais statistique Bias est un mot que vous entendez tout le temps dans les statistiques, et vous savez probablement que cela signifie quelque chose de mauvais. Mais ce qui constitue réellement partialité? Bias favoritisme systématique qui est présent dans le…
Comment interpréter la marge d'erreur dans les statistiques Vous avez probablement entendu ou vu de tels résultats: “ Cette enquête statistique avait une marge d'erreur de plus ou moins 3 points de pourcentage ”. Qu'est-ce que cela signifie? La plupart des enquêtes sont basées sur des…
Comment repérer les erreurs mathématiques dans les données statistiques Après examen de la conception de l'étude et comment les données ont été recueillies, la prochaine chose à faire quand vous arrivez sur une statistique ou le résultat d'une étude statistique est de chercher des erreurs mathématiques dans les…
Comment les groupes de traitement, les groupes de contrôle, des placebos, et les expériences aveugles sont utilisés dans les statistiques Les études statistiques impliquent souvent plusieurs types d'expériences: groupes de traitement, les groupes de contrôle, des placebos, et des tests aveugles et en double aveugle. Un expérience est une étude qui impose un traitement (ou de…
Identifier biais statistique dans votre échantillon de données B statistiqueIAS est le favoritisme systématique de certaines personnes ou certaines réponses dans une étude. Le biais est l'ennemi juré de statisticiens, et ils font tout ce qu'ils peuvent pour l'éviter. Vous voulez un exemple de partialité?…
Interpréter des histogrammes Portez une attention particulière à la façon dont un histogramme montre la variabilité dans un ensemble de données. Histogrammes plats peuvent avoir beaucoup de variabilité dans les données, mais des parcelles de temps plat aucun - qui est…
Échantillonnage aléatoire Pas si simple Des échantillons aléatoires simples sont le meilleur moyen d'obtenir un impartiale, sélection représentative des individus d'être une partie d'une étude. Toutefois, le processus pour générer un échantillon aléatoire simple est semblable à…
Sélection des échantillons et la réalisation d'enquêtes Les termes spécifiques sont utilisés pour décrire les problèmes avec des enquêtes et des échantillons. Assurez-vous que vous prenez sur les différences subtiles. Voici les termes les plus courants:Cadre d'échantillonnage: Une liste de tous…
Terminologie utilisée dans les statistiques Comme chaque sujet, des statistiques a sa propre langue. La langue est ce qui vous permet de savoir ce qui est un problème pour la demande, quels résultats sont nécessaires, et la façon de décrire et d'évaluer les résultats d'une manière…
Amélioration de la validité externe dans la recherche de la psychologie Une façon de maximiser la validité externe en psychologie est d'assurer, autant que possible, que votre échantillon représente la population de l'étude sur l'ensemble des caractéristiques qui sont importantes dans votre recherche. Vous pouvez…
Comment caractériser une population d'êtres vivants Les scientifiques qui étudient les organismes vivants de les examiner sous différents points de vue de la complexité. Le niveau le plus simple est le individuelle. Chaque individu est un membre d'une population. Chaque population est constitué…
Cueillette des échantillons de populations L'idée d'échantillonnage d'une population est un des concepts les plus fondamentaux dans les statistiques - en fait, de toute la science. Par exemple, vous ne pouvez pas tester la façon dont un médicament de chimiothérapie travaillera en tous…
Des statistiques et des paramètres de la population échantillon Les scientifiques font des expériences sur limitée échantillons de sujets afin de tirer des conclusions qui (ils espèrent) sont valables pour un grand population des gens. Supposons que vous souhaitez mener une expérience pour déterminer une…
Les gens sont sujets à des biais comportementaux Lorsque vous avez affaire à la finance d'entreprise, vous comptez sur la collecte et l'analyse des données pour vous aider à répondre aux questions et prendre des décisions. Même si toutes les données dont vous avez besoin pour prendre la…