Садржај

• Кораци
• Савети
• Потребни материјали

Интервал поузданости је показатељ прецизности у његовом мерењу. То је такође показатељ колико је процена стабилна, односно колико је близу оригиналне процене у случају нових експеримената. Слиједите кораке у наставку да бисте израчунали интервал повјерења за своје податке.

Кораци

1. 

   Запишите податке феномена који се анализира. Претпоставимо да сте наишли на следећу изјаву: "просечна тежина мушког студента на Универзитету АБЦ је „Сада ћете покренути тестове како бисте утврдили колико је тачно могуће предвидјети тежину тог дела популације у одређеном интервалу поузданости.

2. 

   
   
   Изаберите узорак унутар одабране популације. Користиће се за прикупљање података за тестирање хипотезе. Претпоставимо да су експериментално одабрани студенти насумично.

3. 

   Израчунајте просечну вредност узорка и средње стандардно одступање. Изаберите (у обе варијабле) узорку статистике по вашем избору за испитивани параметар. Параметар популације, са своје стране, представља карактеристику заједничку за популацију. Научите како да одредите просечну вредност узорка и стандардно одступање узорка:
   • Да бисте израчунали просечну вредност узорка података, једноставно додајте вредности повезане са тежином ученика и резултат поделите с бројем мерења. То ће резултирати просечном тежином.
   • Да бисте израчунали стандардно одступање узорка, прво ћете морати да просечите податке. Затим ће бити потребно одредити ниво варијанце или средњу вредност између квадратних одступања. Када пронађете тај број, једноставно морате израчунати његов квадратни корен. Претпоставимо да је овде стандардно одступање једнако (имајте на уму да су ове информације понекад већ присутне у изјави о статистичком проблему).

4. 

   
   
   Одредите жељени ниво поузданости. Опћенито, најчешће вриједности су и могу бити присутне у изјави о предметном проблему. Претпоставимо да је овде ваш избор.

5. 

   Израчунајте грешку. Ову вредност је могуће одредити помоћу следеће једначине:, где представља коефицијент поузданости (који представља ниво поузданости), представља стандардну девијацију и представља величину узорка. Ово је само још један начин указивања да требате помножити критичну вредност са стандардном грешком. Ево како поступити дијељењем процеса на дијелове:
   • Да бисте одредили критичну вредност или прво, имајте на уму да ће ниво поверења бити једнак. Претворите тај проценат у његову децималну вредност () и поделите га да бисте добили. Затим погледајте табелу вредности З (на енглеском) у потрази за одговарајућом вредности која је приложена. Примјетићете да је најближи резултат на пресеку реда и ступца.
   • Да бисте одредили стандардну грешку, узмите стандардну девијацију () и поделите је са квадратним кореном величине узорка (), и добићете је.
   • Помножите са (критична вредност према стандардној грешци) и добићете маржу грешке.

6. 

   
   
   Подесите интервал поузданости. За то је потребно само израчунати просек () и написати га уз а и грешку. Одговор ће у том случају бити. Горњу и доњу границу интервала поузданости пронаћи ћете додавањем и одузимањем маргине грешке од средње вредности. Дакле, доња граница ће бити, а горња граница.
   • Могућа је употреба ове једначине за одређивање интервала поузданости:
     
     Овде представља просек.

Савети

• Обе вредности се могу израчунати ручно и уз помоћ графичких калкулатора или статистичких табела које се обично налазе у уџбеницима. Резултати се могу поставити и с уобичајеним калкулатором расподјеле, док се резултати користе калкулатором дистрибуције. На интернету постоје и алати.
• Популација узорка мора бити нормална да би интервал поузданости био валидан.
• Критична вредност која се користи за израчунавање грешке је константа изражена као резултат или као резултат. Резултати се обично преферирају када је стандардно одступање становништва непознато или ако се користи мањи узорак.
• Постоји неколико метода, попут једноставног случајног узорковања, систематског узорковања и стратификованог узорковања, кроз који се може одабрати репрезентативни узорак који ће се користити у тестирању хипотезе.
• Интервал поверења не указује на вероватноћу за одређени исход. На пример, ако са поуздањем знате да је просек становништва између и, интервал поверења није показатељ да ће просек пасти унутар израчунатог распона.

Потребни материјали

• Репрезентативна узорка популације;
• Рачунар;
• Приступ интернету;
• Уџбеник за статистику;
• Графички калкулатор