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Aprobado
En esta guía del usuario, mi esposa y yo identificaremos algunas causas probables que pueden causar un error de cálculo en el cálculo de muestra, y luego proporcionaremos algunas soluciones posibles mediante las cuales puede intentar para solucionar a menudo el problema.El error de muestreo se calcula simplemente dividiendo la desviación estándar creada por la población subyacente por la raíz parc asociada con la longitud de la muestra, y luego multiplicando el resultado obtenido por esa puntuación z, que a menudo depende del intervalo de confianza.
La fórmula para calcular el error de muestreo
n corresponde a N * X / (X + N – 1), donde X significa Z α / 2 2 6. p * (1-p) / MOE solo dos, y Z / segundo es cualquier valor crítico para cada aplicación normal. es α / 2 (por ejemplo, para el nivel de confianza del 95%, esta situación es definitivamente 0.05, y la puntuación extremadamente importante es 1.96), MOE es el factor de aumento del error, g es la fracción del subconjunto l ‘, y N suele ser el tamaño del universo.
La fórmula de error de muestreo se refiere a la solución utilizada para determinar los desafíos estadísticos que ocurren cuando la persona que reserva tiempo para las pruebas no selecciona toda la muestra que está contando. el volumen similar a la población total representada y basado en la fórmula El error de alimentación se calcula en realidad dividiendo toda la diferencia estándar de las poblaciones como resultado de la raíz de Serre del tamaño del caso judicial y luego multiplicando el resultado por el Z-Score, que puede llegar a describirse como basado en el intervalo de dependencia.
Es muy probable que pueda utilizar esta imagen de forma gratuita en la parte superior de su sitio web, dentro de las plantillas, etc. Por favor, envíenos prácticamente el enlace de atribución)
- Z es una puntuación z basada en un intervalo de optimismo.
- σ – desviación estándar de la industria de la población general a menudo
- s – tamaño del tipo de muestra
Cálculo paso a paso del error de muestreo
Ejemplos
Ejemplo n. ° 1
Suponga que el cambio de población tradicional es 0.30 y el tamaño de la muestra de uno es 100. ¿Cuál es generalmente el error de muestreo con una garantía funcional del 95%?
Aquí hemos clasificado la desviación estándar de la masa, así como la mayor parte de un tamaño de muestra en particular. Poeta Mi familia y yo podemos calcular lo mismo usando la siguiente fórmula.
- Valor del paso Z: 1,96
- Desviación de las expectativas de la población: 0,3
- Escala de muestra: 100
Ejemplo de paso dos
Gautam está en este momento tomando un curso de contabilidad y ha aprobado un examen de ingreso real. Obtuvo este punto por segunda vez en el nivel de principiantes y también será respaldado a senior como contador y también en prácticas. Intentará trabajar en la auditoría de empresas manufactureras en general.
Se solía pedir a una de las empresas que visitó el médico calificado el primer día que verificara que todas las reservas de venta se facturaran correctamente. El tamaño del modelo era 50 y la desviación estándar del universo era 0,50. A
Como recordará, error erógeno = cambio estándar / raíz rectangular de las muestras totales, por lo que mi esposa y yo podemos convertirlo en un error ordinario = STDEV (rango de muestra) / SQRT (NUMBER (rango de muestra)) en la fórmula de Excel.
Con base en la información crítica final, se debe calcular un error de muestreo del 95% además del intervalo de confianza particular del 99%.
Aquí, el tipo de norma de población más alta se da principalmente debido a la varianza y el tamaño de la muestra; Por esta razón de enfoque, podemos hacer un uso completo de la siguiente técnica para hacer eso mismo.
Aprobado
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El Z-Score, que probablemente mantiene un 95% de confianza, es 1,96 (Z generalmente se muestra en el marcador)
- Valor del factor Z: 1,96
- Desviación estándar de la población: 0,50
- Tamaño de la muestra: 50
El puntaje Z para el nivel de autoestima del 95% es 2.58 (disponible para el tipo de tabla de puntaje Z)
Ejemplo # en tercer lugar
En una universidad o colegio, la sesión biométrica particular se organizó para observar la salud de todos los estudiantes. La sesión fue inaugurada por la clase X. Hoy, solo hay 30 personas en el departamento b. Entre la información, se seleccionaron al azar 12 estudiantes destinados a un estudio detallado, y solo se realizó un estudio de base. Según el informe típico, la altura promedio de la educación superior en el grado B fue de 154.
La desviación estándar de la multitud general fue 9.39. Sobre la base de la información anterior, realmente calcula el procesamiento de la muestra con intervalos de confianza del 90% y, como resultado, del 95%. Nosotros
Aquí encontrará la evolución con respecto a la tasa de población, así como el tamaño asociado a cada una de nuestra muestra; Por tanto, podemos aplicar los siguientes criterios para calcular el mismo.
La puntuación Z para un 95% de confianza definitivamente será De 1,96 (tabla de sala de puntuación Z disponible)
Z para una tasa de pelea del 90% es 1.645 (mesa de cena Z-Score disponible)
Relevancia y uso
Esto puede ser muy recomendable para comprender este concepto de una buena situación sólida, ya que definitivamente es la forma en la que definitivamente esperará que los buenos resultados de la encuesta principal reflejen verdaderamente una percepción del mundo en su conjunto. Cabe señalar que la investigación de comercialización se realiza utilizando una cultura más pequeña conocida como peso de la muestra (también conocida como cada encuestado) cuando se desea representar una pandilla más grande.
Esto se puede ver principalmente como una forma de medir el poder de cualquier investigación. Si el tamaño de la estructura puede ser mayor, es posible que los resultados de esta encuesta en línea difieran de la percepción importante real de la población. Por otro lado, el error de muestreo, o casi con certeza el margen de error, es un margen creado por error: es una expresión matemática que define el estado porcentual por el cual el resultado se desvía del valor total real. Gran diferencia estándar dividida por el tamaño de la muestra, multiplicando cada número por un factor crítico. El margen de error = Z 6. ¡/ € š leer más es mucho, ya que los expertos argumentan que las complicaciones están ahora más cerca de la posible representación innegable de la población en lo que ves, en primer lugar, y parecen establecer una posición de confianza muy alta en la investigación actual .
Destacado contiene artículo
Esta es una guía para seleccionar la fórmula de error. Aquí discutimos por fórmula específica para calcular el error de evaluación con ejemplos y una plantilla de Excel en línea. Aprenderá mucho más sobre contabilidad centrándose en artículos y publicaciones de blog 3.
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