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自动配料允许误差范围由什么决定

所属分类 : [技术资讯] 发布时间 : 2022-09-15 阅读次数 : 862

误差范围指的是一项研究的结果所附带的信息,如民意调查、调查或科学研究。会认出它,因为它是用正号和负号一起表示的,例如+ 1%-1%。研究人员用它来提供额外的信息,帮助解释他们的结果,并理解研究是如何进行的。这个数字告诉,真实的结果可能与所提供的百分比数字不同,以及实际可能比所声明的百分比多多少。误差幅度可以让我们更清楚地了解调查对总体特征的估计意味着什么。±2个百分点意味着如果我们用一个简单的随机样本问这个问题100次,其中95次会得到±2个百分点的估计值。随机样本越大(得到的回应越多),误差范围就越小,就越相信样本结果是可靠的。

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什么时候使用误差幅度?

当有一个随机或概率样本时,使用误差幅度。

这意味着调查对象是从整个人口中随机选择的,每个人口成员都有一个已知的、非零概率被包括在内。

如果样本是以非随机的方式选择的,例如当使用一个可选择的研究面板时,这是不合适的。

研究小组样本通常是配额样本,参与者被选中是因为他们有特定的特征。此外,受访者自愿加入该小组,以换取福利,所以他们不是从总体人口规模中随机选择的。

因此,尽管这是一个众所周知的术语,但它在调查研究中有特定的应用,它并不总是与市场研究数据相关。

通常,调查研究涉及一个样本中相当多的人,所以除非样本非常小,或者样本中的样本占比非常小,否则不会有问题。如果在这两种检查中得到的数字低于10,可能需要增加样本容量。

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确定样本大小

选择合适大小的样本是创建一个能给可靠结果的调查的关键部分,特别是当使用这些数据来做出关键的商业决策时。

确定样本大小是基于需要代表全部人口的人数。例如,使用2000人作为英国劳动力的代表性样本。

如果选择的样本太小,不会得到可靠的结果。样本越大,误差范围越小。当然,更大的样本量意味着更昂贵的研究,所以最终会有一个权衡。

确定样本的大小是一个相对简单的过程:

计算误差幅度

误差幅度(也被称为置信区间)本质上决定了有多大的信心,样本将代表能够调查总体得到的相同结果。

如果使用上面提到的误差范围公式- Z *((p * (1 - p)) / n) -和相关的Z评分表,就有了自己的误差范围计算器。

了解自己的自信程度

自信程度决定了对实际平均值在误差范围内的确定程度——以及如果重复调查多次,仍然会得到相同的结果。

样本容量越小,置信水平就越低。样本量越大,置信度越高。

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标准差可能是多少?

在总体中,标准差可以帮助您理解完整的响应之间的差异,以及它们如何偏离平均值。

低标准差意味着这些值集中在平均值周围,而高标准差意味着它们分布在一个范围内,有一些小的和大的外围数字。

误差幅度图

人口总数是多少?

总体大小是决定样本大小的主要因素,需要在结果中获得期望的置信度。

“总体”代表想通过研究了解的整个群体,而样本量是需要调查的人数,以获得整个群体的代表性样本。

如何减少调查结果的误差范围

减少误差范围是增加调查的可靠性和确保得到更好、更准确的结果的一个重要部分。

有几种方法可以减少边际误差,有些方法更实用,这取决于项目周围的一些变量。

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减少变量

这是显而易见的,研究中变量越多,错误潜入研究的几率就越高。

在收集样本或完成调查的方式中减少变量也有助于减少标准变量,这意味着误差幅度将更低。

增加样本中的总数

通常,减少误差的最简单方法是增加样本的大小。让一个更大的群体完成调查统计意味着将更有可能为研究产生一个有代表性的回应,减少误差幅度。

使用较低的置信水平

较低的置信度可以提供更精确的误差范围,但是您应该对此保持警惕,因为降低置信度会降低您的调查准确代表总体人口的信心。

使用单边置信区间

与双面CI不同,单面区间的误差范围更小,因为它只显示其中一个参数在某一侧高于或低于临界值,也就是说,它只会告诉参数是高于还是低于临界值(不会同时显示)

如果您确信参数将落在临界值的一侧,则可以使用此方法减少误差幅度。

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