Tillitsintervall for en befolkningsandel

Tillitsintervaller kan brukes til å estimere flere populasjoner parametere. En type parameter som kan estimeres ved hjelp av inferensiell statistikk er en befolkningsandel. For eksempel kan det være lurt å vite prosentandelen av den amerikanske befolkningen som støtter et bestemt lovverk. For denne typen spørsmål må vi finne et tillitsintervall.

I denne artikkelen vil vi se hvordan man konstruerer et konfidensintervall for en befolkningsandel, og undersøker noe av teorien bak dette.

Vi begynner med å se på det store bildet før vi kommer inn på detaljene. Type konfidensintervall som vi vil vurdere er av følgende form:

Estimer +/- Feilmargin

Dette betyr at det er to tall som vi må bestemme. Disse verdiene er et estimat for ønsket parameter, sammen med feilmarginen.

Før du utfører noen statistisk test eller prosedyre, er det viktig å sørge for at alle betingelsene er oppfylt. For et konfidensintervall for en populasjonsandel, må vi sørge for at følgende holder:

• Vi har en enkel tilfeldig prøve av størrelse n fra en stor befolkning
instagram viewer
• Våre individer er valgt uavhengig av hverandre.
• Det er minst 15 suksesser og 15 feil i vårt utvalg.

Hvis den siste varen ikke er fornøyd, kan det være mulig å justere prøven litt og bruke a pluss-fire konfidensintervall. I det følgende vil vi anta at alle de ovennevnte betingelsene er oppfylt.

Vi starter med anslaget for vår befolkningsandel. Akkurat som vi bruker et utvalgsmiddel for å estimere et populasjonsmiddel, bruker vi en prøveandel for å estimere en populasjonsandel. Befolkningsandelen er en ukjent parameter. Utvalgsandelen er en statistikk. Denne statistikken blir funnet ved å telle antall suksesser i utvalget vårt og deretter dele med det totale antall individer i utvalget.

Befolkningsandelen er betegnet med p og er selvforklarende. Notasjonen for utvalget er litt mer involvert. Vi betegner en prøveandel som p̂, og vi leser dette symbolet som "p-hat" fordi det ser ut som bokstaven p med hatt på toppen.

Dette blir den første delen av tillitsintervallet. Anslaget på p er p̂.

For å bestemme formelen for feilmarginen, må vi tenke på prøvetaking distribusjon av p̂. Vi må kjenne middelverdien, standardavviket og den spesielle distribusjonen vi jobber med.

Samplingfordelingen av p of er en binomial fordeling med sannsynlighet for suksess p og n studier. Denne typen tilfeldige variabler har et gjennomsnitt på p og standardavvik for (p(1 - p)/n)^0.5. Det er to problemer med dette.

Det første problemet er at en binomial distribusjon kan være veldig vanskelig å jobbe med. Tilstedeværelsen av fabrikker kan føre til noen veldig store antall. Det er her forholdene hjelper oss. Så lenge betingelsene våre er oppfylt, kan vi estimere binomialfordelingen med standard normalfordeling.

Det andre problemet er at standardavviket til p̂ bruker p i sin definisjon. Den ukjente populasjonsparameteren skal estimeres ved å bruke den samme parameteren som en feilmargin. Dette sirkulære resonnementet er et problem som må løses.

Veien ut av dette conundrum er å erstatte standardavviket med standardfeilen. Standardfeil er basert på statistikk, ikke parametere. En standardfeil brukes til å estimere et standardavvik. Det som gjør denne strategien verdt, er at vi ikke lenger trenger å vite verdien av parameteren s.

For å bruke standardfeilen erstatter vi den ukjente parameteren p med statistikken p̂. Resultatet er følgende formel for et konfidensintervall for en populasjonsandel:

p̂ +/- z * (p̂ (1 - p̂) /n)^0.5.

Her verdien av z * bestemmes av vårt selvtillit C. For standard normalfordeling, nøyaktig C prosent av standard normalfordeling er mellom -z * og z *. Felles verdier for z * inkluderer 1.645 for 90% tillit og 1.96 for 95% tillit.

La oss se hvordan denne metoden fungerer med et eksempel. Anta at vi ønsker å vite med 95% tillit prosent av valgmennene i et fylke som identifiserer seg som demokratisk. Vi utfører et enkelt tilfeldig utvalg på 100 mennesker i dette fylket og opplever at 64 av dem identifiserer seg som en demokrat.

Vi ser at alle vilkårene er oppfylt. Anslaget på vår befolkningsandel er 64/100 = 0,64. Dette er verdien av utvalgets andel p̂, og det er sentrum for konfidensintervallet.

Feilmarginen består av to stykker. Den første er z*. Som vi sa, for 95% tillit, verdien av z* = 1.96.

Den andre delen av feilmarginen er gitt av formelen (p̂ (1 - p̂) /n)^0.5. Vi setter p̂ = 0.64 og beregner = standardfeilen som skal være (0.64 (0.36) / 100)^0.5 = 0.048.

Vi multipliserer disse to tallene sammen og får en feilmargin på 0,09408. Sluttresultatet er:

0.64 +/- 0.09408,

eller vi kan omskrive dette til 54,592% til 73,408%. Dermed er vi 95% sikre på at den sanne befolkningsandelen av demokrater ligger et sted i området for disse prosentene. Dette betyr at på lang sikt vil teknikken og formelen vår fange befolkningsandelen på 95% av tiden.

Det er en rekke ideer og emner som er koblet til denne typen tillitsintervall. For eksempel kan vi utføre en hypotestest som angår verdien av befolkningsandelen. Vi kan også sammenligne to proporsjoner fra to forskjellige populasjoner.