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  • 总体率:又称为总体比例,指总体中具有某一相同特征表现的单位数量的比重,一般用π表示。 常见的总体率:点击率、展示率、响应率等。 计算出的样本量,不一定全部有效,在试验时,需初步确定有效样本比例。用

    抽样

    抽样方法:概率抽样和非概率抽样

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    样本量估计

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    • 样本量:取样时选出的样本量,能代表整体的最小样本量

    • 有效样本量:有效响应的样本量

    总体概率公式

    • 总体率:又称为总体比例,指总体中具有某一相同特征表现的单位数量的比重,一般用π表示。
    • 常见的总体率:点击率、展示率、响应率等。
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      计算出的样本量,不一定全部有效,在试验时,需初步确定有效样本比例。用计算出的样本量/有效样本比例得到最终样本量。

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    样本量公式汇总

    样本量估计—z检验,适用于正态总体或大样本(n>30)
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    均值差异显著性检验

    • 正态分布下均值差异显著性检验
    • 非正态分布下均值差异显著性检验

    均值差异是否显著的主要决定因素

    • 均值差异是否显著主要受均值之差和标准差的影响
    • 均值差异的衡量指标统计量,在正态分布的假设检验中最终转化为均值之差/标准差这一比值的形式;在非正态分布的假设检验中最终转化为取值的排序差异

    组间数据产生数据差异的原因

    • 差异完全由抽样误差导致
    • 存在抽样误差之外的因素导致的差异

    样本观测值:试验中样本所有个体的取值。在广告展示率的案例中,广告展示只有两个值,要么展示要么不展示,即要么取1要么取0;样本观测值就是由样本个体取值组成的一个数组(向量)

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    单样本总体比例的检验

    检验统计量:当n很大(>30),且np和n(1-p)两者均>=5时,样本比率的抽样分布近似服从于正态分布,因此,我们可用z统计量作为检验统计量。
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    其中,π0为假设的总体比例。
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    两总体比例之差的显著性检验

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  • 在统计学中,总体率估计包含了点估计和区间估计两种方法,点估计直接使用样本率来估计总体率,没有考虑抽样误差,而区间估计则按照一定的可信度,估计总体率的可能范围,这就是总体率的置信区间。 今天我们要使用...

    在统计学中,总体率的估计包含了点估计和区间估计两种方法,点估计直接使用样本率来估计总体率,没有考虑抽样误差,而区间估计则按照一定的可信度,估计总体率的可能范围,这就是总体率的置信区间

    今天我们要使用IBM SPSS Statistic这款统计软件,来估计总体率95%的置信区间,同学们一起来跟着学习一下吧!

    一、演示数据

    我们录入两组统计数据,用于估计测试人员总体龋齿患病率的95%置信区间。第一组的发生情况为1,表示患上了龋齿,人数为200人;第二组发生情况为0,表示没有患上龋齿,人数为600人,总体参与测试的人员共800人。

     

     

    图1:演示数据集

    二、操作演示

     

    数据准备好后,下面开始进行95%置信区间的估计,第一步,给数据进行加权。点击“数据”菜单中的“个案加权”,选择“个案加权依据”,然后将“人数”填入到“频率变量”中,如图2。

     

     

    图2:个案加权

    第二步:选择“分析”菜单的“描述统计”子菜单,点击其中的“比率”项。

     

     

    图3:比率统计

    第三步:在比率统计页面中,在分子一栏填入“发生情况”,在分母栏中填入“样本数”,如图4。

     

     

    图4:填入分子和分母

    第四步:随后我们再点击“统计”按钮,进入统计参数设置界面,勾选上“平均值”和“置信区间”选项,在置信区间级别中,填入级别为95,表示要估计总体率95%的置信区间,具体见图5。

     

     

    图5:设置95的置信区间

    三、结果分析

    点击继续和确定按钮,SPSS会生成95%置信区间的统计结果,如图6,从结果图中可以看到,该数据95%置信区间的结果为22%到28%。也就是说,这组数据得出来测试人员总体患龋齿的概率在22到28之间,与我们自己手动带入公式计算的结果是一致的。

     

     

    图6:最终结果

    这样子我们就完成了关于演示数据95%置信区间的计算和结果展示,在IBM SPSS Statistic这款专业的统计分析软件中,实现这么一个常用的指标计算,操作还是非常快捷简单的。这款软件非常适合于统计新手来上手,也同样适用于专业人员进行操作,我们可以到它的中文网站上去下载试用哦。

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  • 总体参数估计概述

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    统计推断(Statistical inference)就是根据样本的实际数据,对总体的数量特征作出具有一定可靠程度的估计和判断。统计推断的基本内容有参数估计和假设检验两方面。概括地说,研究一个随机变量,推断它具有什么样的...

    统计推断(Statistical inference)就是根据样本的实际数据,对总体的数量特征作出具有一定可靠程度的估计和判断。统计推断的基本内容有参数估计和假设检验两方面。概括地说,研究一个随机变量,推断它具有什么样的数量特征,按什么样的模式来变动,这属于估计理论的内容,而推测这些随机变量的数量特征和变动模式是否符合我们事先所作的假设,这属于检验理论的内容。参数估计和假设检验的共同点是它们都对总体无知或不很了解,都是利用部分观察值所提供的信息,对总体的数量特征作出估计和判断,但两者所要解决问题的着重点的所有方法有所不同。本节先研究总体参数估计的问题。

     

    总体参数估计是以样本统计量(即样本数字特征)作为未知总体参数(即总体数字特征)的估计量,并通过对样本单位的实际观察取得样本数据,计算样本统计量的取值作为被估计参数的估计值。

     

    不论社会经济活动还是科学试验,人们作出某种决策之前总是要对许多情况进行估计。例如商品推销人员要估计新式时装可能为消费者所喜好的程度,自选商场经理要估计附近居民的购买能力,民意调查机构要估计竞选者的得票率,医药生产部门要推广某种药品的新配方,必须估计新药疗效的提高程度等等。这些估计通常是在信息不完全、结果不确定的情况下作出。参数估计为我们提供一套在满足一定精确度要求下根据部分信息来估计总体参数的真值,并作出同这个估计相适应的误差说明的科学方法

     

    科学的抽样估计方法要具备三个基本条件。

     

    首先是要有合适的统计量作为估计量。我们知道统计量是样本随机变量的函数,根据样本随机变量可以构造许多统计量,但不是所有的统计量都能够充当良好的估计量。例如,从一个样本可以计算平均数、中位数、众数等等,现在要用来估计总体平均数,究竟以哪个样本统计量作为估计量更合适,如果采用样本平均数作为估计量,这就需要回答样本平均数和总体平均数存在什么样的内在联系,以样本平均数作为良好估计量的标准是什么等等。只有这些问题解决了,才能通过样本的实际观察确定估计值,而估计值是参数估计的基础

     

    其次,要有合理的允许误差范围。允许误差范围又称抽样极限误差,指样本统计量与被估计总体参数离差的绝对值可允许变动的上限或下限离差的绝对值愈小表明抽样估计的准确度愈高,反之,就表明准确度愈差了。由于统计量本身也是随机变量,所以要使所做的估计完全没有误差是难以实现的,但估计误差也不能太大,估计误差如果超过了一定限度参数估计本身也就会失去价值。当然也不见得误差愈小就是愈好的估计,因为减少误差势必增加费用、时间,增加人力、物力、财力的负担,这样甚至会失去组织抽样调查的意义。所以在做估计的时候应该根据所研究对象的变异程度和分析任务的要求确定一个合理的允许误差范围,凡估计值与被估计值之间的离差不超过允许范围,这种估计都算是有效的。例如估计粮食亩产600公斤,允许误差范围6公斤,这意味着如果实际的粮食亩产在594606公斤之间都应该认为估计是有效的。我们把允许误差的区间594606公斤称为估计区间,允许误差与估计值之比称为误差率,(1–误差率)称为估计精度,上例误差率为6/600=1%,估计精度为11%=99%

     

    再次,要有一个可接受的置信度。估计置信度又称估计推断的概率保证程度,这是估计的可靠性问题。由于抽样是随机抽样,统计量是随机变量,估计值所确定的估计区间也是随机的,在实际抽样中并不能做主被估计的参数真值都落在允许误差的范围内。这就产生要冒多大风险相信所作的估计。如果一种估计可信度很低,这就意味着所冒的风险很大,这种估计也就没有什么价值。例如我们愿意冒10%的风险,这表示如果进行多次重复估计,则平均每100次估计将10次是错误,90次估计正确。90%就称为置信度或称概率保证程度。在抽样估计中要求达到100%的置信度是难以做到的,但置信度小了,估计结论的可靠性太低,又会影响估计本身的价值,所以在做估计的时候,也应该根据所研究问题的性质和工作的需要确定一个可接受的估计置信度。当然估计置信度的要求和准确度的要求应该结合起来考虑,估计的准确度很高而置信度很低或准确很低而置信度很高都是不合适的。

     

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    统计学 参数估计

    总体比例的估计

    • 总体比例的估计
    • 样本容量的估计

    1.概念

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    2.假定条件

    因为只有大样本的条件下可以采用中心极限定理
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    3.统计量z

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    3.置信区间

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    实际计算时用p代替π
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    4.大样本的判定

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    大样本选取规则

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    5.例题

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    样本容量的确定

    1.公式

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    如果不知道π可以取0.5

    2.例题1 已知p

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    2.例题2 未知p

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    因为不知道p.没有π的估计值,所以选取理论上π的最大值0.5来使用,但是所得到的的结果会偏大
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总体率的估计