Distribuzione campionaria

Cos'è la distribuzione campionaria?

Una distribuzione di campionamento è una distribuzione di probabilità di una statistica ottenuta attraverso un gran numero di campioni prelevati da una popolazione specifica. La distribuzione campionaria di una data popolazione è la distribuzione delle frequenze di una gamma di diversi risultati che potrebbero eventualmente verificarsi per una statistica di una popolazione.

Comprensione della distribuzione campionaria

Molti dati estratti e utilizzati da accademici, statistici, ricercatori, esperti di marketing, analisti, ecc. Sono in realtà campioni, non popolazioni. Un campione è un sottoinsieme di una popolazione. Ad esempio, un ricercatore medico che ha voluto confrontare il peso medio di tutti i bambini nati in Nord America dal 1995 al 2005 con quelli nati in Sud America nello stesso periodo di tempo non può in un ragionevole lasso di tempo disegnare i dati per l'intera popolazione di oltre un milione di parti di parto avvenute nell'arco di dieci anni. Userà invece solo il peso, per esempio, di 100 bambini, in ogni continente per trarre una conclusione. Il peso di 200 bambini utilizzati è il campione e il peso medio calcolato è la media del campione.

Supponiamo ora che invece di prelevare solo un campione di 100 pesi neonati da ciascun continente, il ricercatore medico preleva campioni casuali ripetuti dalla popolazione generale e calcola la media del campione per ciascun gruppo di campioni. Quindi, per il Nord America, raccoglie i dati per 100 pesi neonati registrati negli Stati Uniti, in Canada e in Messico come segue: quattro 100 campioni provenienti da ospedali selezionati negli Stati Uniti, cinque 70 campioni dal Canada e tre 150 registrazioni dal Messico, per un totale di 1200 pesi di neonati raggruppati in 12 set. Raccoglie anche un campione di 100 pesi di nascita provenienti da ciascuno dei 12 paesi del Sud America.

Ogni campione ha la propria media campionaria e la distribuzione delle medie campionarie è nota come distribuzione campionaria.

Il peso medio calcolato per ciascun set di campioni è la distribuzione campionaria della media. Non solo la media può essere calcolata da un campione. Altre statistiche, come la deviazione standard, la varianza, la proporzione e l'intervallo possono essere calcolate dai dati di esempio. La deviazione standard e la varianza misurano la variabilità della distribuzione campionaria.

Il numero di osservazioni in una popolazione, il numero di osservazioni in un campione e la procedura utilizzata per disegnare i set di campioni determinano la variabilità di una distribuzione di campionamento. La deviazione standard di una distribuzione di campionamento è chiamata errore standard. Mentre la media di una distribuzione campionaria è uguale alla media della popolazione, l'errore standard dipende dalla deviazione standard della popolazione, dalle dimensioni della popolazione e dalle dimensioni del campione.

Sapere quanto sono distanti tra loro la media di ciascuno dei set di campioni e dalla media della popolazione darà un'indicazione di quanto la media del campione sia vicina alla media della popolazione. L'errore standard della distribuzione del campionamento diminuisce all'aumentare della dimensione del campione.

considerazioni speciali

Una popolazione o un set di numeri campione avrà una distribuzione normale. Tuttavia, poiché una distribuzione di campionamento include più insiemi di osservazioni, non avrà necessariamente una forma a campana.

Seguendo il nostro esempio, il peso medio della popolazione dei bambini nel Nord America e in Sud America ha una distribuzione normale perché alcuni bambini saranno sottopeso (sotto la media) o sovrappeso (sopra la media), con la maggior parte dei bambini che cadono tra (intorno alla media ). Se il peso medio dei neonati in Nord America è di sette libbre, il peso medio del campione in ciascuna delle 12 serie di osservazioni campionarie registrate per il Nord America sarà anche vicino a sette libbre.

Tuttavia, se si rappresenta graficamente ciascuna delle medie calcolate in ciascuno dei 1.200 gruppi di campioni, la forma risultante può risultare in una distribuzione uniforme, ma è difficile prevedere con certezza quale sarà la forma effettiva. Più campioni il ricercatore utilizza dalla popolazione di oltre un milione di cifre in peso, più il grafico inizierà a formare una distribuzione normale.

• Una distribuzione di campionamento è una distribuzione di probabilità di una statistica ottenuta attraverso un gran numero di campioni prelevati da una popolazione specifica.
• La distribuzione campionaria di una data popolazione è la distribuzione delle frequenze di una gamma di diversi risultati che potrebbero eventualmente verificarsi per una statistica di una popolazione.
• Molti dati estratti e utilizzati da accademici, statistici, ricercatori, esperti di marketing e analisti sono in realtà campioni, non popolazioni.

Confronta i conti di investimento Nome del fornitore Descrizione Descrizione dell'inserzionista × Le offerte che compaiono in questa tabella provengono da società di persone da cui Investopedia riceve un compenso.

Termini correlati

Funzionamento degli errori standard L'errore standard è la deviazione standard di una popolazione campione. Misura l'accuratezza con cui un campione rappresenta una popolazione. altro Cos'è il Teorema del limite centrale (CLT)? Il teorema del limite centrale afferma che la distribuzione del campione si avvicina a una distribuzione normale man mano che la dimensione del campione aumenta. più T-Test Definizione Un t-test è un tipo di statistica inferenziale utilizzata per determinare se esiste una differenza significativa tra le medie di due gruppi, che può essere correlata in alcune caratteristiche. altro Comprensione delle statistiche sulla popolazione Nelle statistiche, una popolazione è l'intero pool dal quale viene estratto un campione statistico. Una popolazione può riferirsi a un intero gruppo di persone, oggetti, eventi, visite in ospedale o misurazioni. altro Come funzionano le statistiche non parametriche Le statistiche non parametriche si riferiscono a un metodo statistico in cui i dati non sono richiesti per adattarsi a una distribuzione normale. Le classifiche non dovrebbero cambiare. altro Comprensione dei test a due code Un test a due code è un test statistico in cui l'area critica di una distribuzione è su due lati e verifica se un campione è maggiore o minore di un determinato intervallo di valori. più collegamenti dei partner