Definition und Berechnung der Fehlerquote
Eine Fehlermarge ist das "plus oder minus" Teil, den Sie Ihre statistischen Ergebnisse hinzufügen müssen, jeder zu sagen, bestätigen Sie, dass Probenergebnisse von Probe variieren, zu probieren und von der tatsächlichen Bevölkerung Zustand variieren. Die Fehlerquote hilft Ihnen zeigen, wie viel Sie diese Ergebnisse können variieren glauben, mit einem gewissen Maß an Vertrauen. Lösen Sie die folgenden Probleme zu Fehlermarge Grundlagen.
Die folgende Tabelle stellt die z * - Werte für ausgewählte (in Prozent) Vertrauen Ebenen.
Beispielfragen
Eine Umfrage zeigt, dass Garcia führt Smith um 54% bis 46% mit einer Fehlermarge von plus / minus 5% bei einem Konfidenzniveau von 95%.
Welches Fazit können Sie aus dieser Umfrage ziehen?
Antworten: Die Wahl ist zu nahe zu rufen.
Sie können die Umfrage verwenden zu dem Schluss, dass 54% der Wähler in dieser Probe für Garcia stimmen würde, und wenn Sie die Ergebnisse an die Bevölkerung projizieren, können Sie eine Fehlermarge von plus / minus 5% hinzufügen. Das bedeutet, dass der Anteil Abstimmung für Garcia schätzungsweise zwischen 54% bis - 5% = 49% und 54% + 5% = 59% der Bevölkerung mit 95%.
Sie können auch die Umfrage verwenden zu dem Schluss, dass 46% der Wähler in dieser Probe für Smith stimmen würde, und wenn Sie die Ergebnisse an die Bevölkerung projizieren, können Sie eine Fehlermarge von plus / minus 5% hinzufügen. Das bedeutet, dass der Anteil Abstimmung für Smith wird geschätzt, dass zwischen 46% bis - 5% = 41% und 46% + 5% = 51% der Bevölkerung mit 95% (über viele Proben).
Garcia Konfidenzintervall von 49% bis 59% und Konfidenzintervall Smith ist 41% bis 51%. Da die Vertrauensintervalle überlappen, ist die Wahl zu nahe zu rufen.
Wie hoch ist die Fehlerspanne für eine Bevölkerung Schätzung die folgenden Informationen und ein Konfidenzniveau von 95% bedeuten, gegeben?
n = 500
Antworten: plus / minus 0,438
Die Formel für die Fehlerspanne bei der Schätzung einer Population Mittelwert
woher z * Aus der Tabelle ist der Wert für ein gegebenes Konfidenzniveau (95% in diesem Fall oder 1.96),
Abweichung ist die Bevölkerung Standard (5) und n ist die Probengröße (500).
Nun ersetzen Sie die Werte in die Formel und zu lösen:
Die Fehlerquote für ein 95% Konfidenzintervall für den Mittelwert plus / minus 0,438.
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