Après les données ont été recueillies, la première étape de l'analyse, il est à croquer quelques statistiques descriptives pour obtenir une sensation pour les données. Par example:
Où est le centre de données situé?
Comment étaler est les données?
Comment corrélée sont les données provenant de deux variables?
Les statistiques descriptives plus communes sont dans le tableau suivant, avec leurs formules et une courte description de ce que chacun mesures.
Comprendre statistiquement Taille de l'échantillon
Lors de la conception d'une étude, la taille de l'échantillon est une considération importante parce que plus la taille de l'échantillon, plus les données que vous avez, et la plus précise vos résultats seront (en supposant données de haute qualité). Si vous connaissez le niveau de précision que vous voulez (qui est, votre marge d'erreur souhaitée), vous pouvez calculer la taille de l'échantillon nécessaire pour y parvenir.
Pour trouver la taille de l'échantillon nécessaire pour estimer une moyenne de la population (# 181-), Utiliser la formule suivante:
Dans cette formule, ME représente la voulu marge d'erreur (que vous définissez à l'avance), et # 963- représente l'écart type de population. Si # 963- est inconnu, vous pouvez estimer avec l'écart type d'échantillon, s, à partir d'un pilote ÉTUDES- z * est la valeur critique pour le niveau de confiance dont vous avez besoin.
Arpentage intervalles de confiance statistiques
Dans les statistiques, un Intervalle de confiance est une supposition éclairée sur certaines caractéristiques de la population. Un intervalle de confiance contient un atout estimation initiale ou moins un marge d'erreur (le montant dont vous vous attendez vos résultats varient, si un échantillon différent ont été prises). Le tableau suivant présente des formules pour les composants des intervalles de confiance et les touches les plus courantes pour le moment de les utiliser.
Checking Out statistiques intervalle de confiance valeurs critiques
Les valeurs critiques (z*-valeurs) sont une composante importante des intervalles de confiance (technique statistique pour estimer les paramètres de la population). La z*-valeur, qui apparaît dans la marge d'erreur de formule, mesure le nombre d'erreurs standard pour être ajouté et soustrait afin d'atteindre votre niveau de confiance désiré (le pourcentage de confiance que vous voulez). Le tableau suivant montre les niveaux de confiance commune et leur correspondant z*-des valeurs.
| Un niveau de confiance | z *- valeur |
|---|
| 80% | 1,28 |
| 85% | 1,44 |
| 90% | 1.64 |
| 95% | 1,96 |
| 98% | 2.33 |
| 99% | 2.58 |
Manipulation Tests hypothèse statistique
Vous utilisez des tests d'hypothèses de contester si certains prétendent d'une population est vrai (par exemple, une demande que 40 pour cent des Américains possèdent un téléphone portable). Pour tester une hypothèse statistique, vous prenez un échantillon, collecter des données, former une statistique, standardiser pour former une statistique de test (de sorte qu'il peut être interprété sur une échelle standard), et de décider si la statistique de test réfute la réclamation. Le tableau suivant énonce les détails importants pour les tests d'hypothèses.
Définition et calcul de la marge d'erreur
L'évaluation des allégations avec des tests d'hypothèses
Déterminer la taille de l'échantillon dans les statistiques
Manipulation des tests d'hypothèses statistiques
Comment calculer un intervalle de confiance pour la moyenne d'une population lorsque vous savez que son écart-type
Comment faire pour déterminer la taille minimum nécessaire pour un échantillon statistique
Comment faire pour déterminer l'intervalle de confiance pour une proportion de la population
Comment trouver T * -values pour des intervalles de confiance
Déterminer statistiquement taille de l'échantillon
Arpentage intervalles de confiance statistiques