As propriedades de uma amostra média

A média da amostra é a média das variáveis ​​independentes em um conjunto de dados. Amostras menores de uma população maior são estudados ou testadas para reduzir o tempo de pesquisa e os custos. A amostra é destinado a ser um reflexo da população maior de onde foi tirada. A análise estatística do conjunto de dados de amostra é usado para prever os resultados para a população maior. Diversas propriedades de uma média da amostra se correlacionam directamente com a média da população . Amostra e População Meios são as mesmas

A média da amostra representa uma média . Por exemplo, se um conjunto de dados de exemplo contém os números 10 , 12, 14 , 15 e 16 , a média seria calculada somando todos os números juntos e dividindo por cinco. Neste caso , a média da amostra seria de aproximadamente 13,4 . Uma das propriedades de uma média da amostra é que é igual ou idêntico ao da média da população. Portanto, se a média da amostra é determinada a ser 13,4, então supõe-se que média da população também é 13.4.

Distribuição Normal

Se a distribuição da população é normal , então presume-se que a distribuição da média da amostra também é normal . Uma distribuição normal significa que 50 por cento do conjunto de dados for maior do que a média e 50 por cento é menos do que a média . Desde que todas as variáveis ​​de um conjunto de dados não irá ser igual à média , devem cair ou acima ou abaixo do mesmo . Para um conjunto de dados de exemplo que contém 10 variáveis ​​independentes, cinco dessas variáveis ​​será menor do que a média, e cinco serão maior do que a média .

A variância da amostra ea média da amostra são Independente

a variância da amostra é usada para estimar a variância da população. Ele é considerado como sendo de uma estimativa , uma vez que ele é independente, a partir da média da amostra . A variância da amostra é calculado subtraindo primeiro cada variável no conjunto de dados a partir da média da amostra. Todos estes números são somados, e ao quadrado. Finalmente , a figura quadrado é dividida pela quantidade de números de um conjunto de dados menos . A variância é uma previsão de quanto uma variável independente é esperado para desviar-se da média. Por exemplo, um conjunto de dados de exemplo que tem uma variação de três seria interpretado como a variável média da população é esperado para ser três figuras acima ou abaixo da média.

Teorema do Limite Central

o Teorema do Limite Central afirma que como o tamanho das amostras tornam-se maiores , a distribuição da média amostral será normal. Nem toda população da amostra é normalmente distribuída . Existem alguns que são positivamente ou negativamente de forma alternada com a maioria das variáveis ​​independentes queda acima ou abaixo da média . Ao aumentar o tamanho das amostras , mais dessas variáveis ​​independentes será distribuído uniformemente em ambos os lados da média da amostra . É por isso que muitos pesquisadores e estatísticos salientar a importância de se obter um tamanho de amostra grande o suficiente para que os resultados são tão precisos quanto possível.