Si puede obtener un código de error increíble para calcular el error de prueba, la guía del usuario de hoy está a continuación para ayudarlo.

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    El error de alimentación se calcula dividiendo la desviación estándar de, diría yo, toda la población por la raíz rectangular del tamaño de la muestra, pero luego multiplicando el resultado por una puntuación z particular que se encuentra en el intervalo de confianza general.

    La fórmula para calcular el error de muestreo

    El sistema de error de muestreo se refiere a la fórmula utilizada para calcular el error estadístico que, según los analistas, ocurre cuando la persona que realiza la prueba no realiza pruebas, representa a toda la población bajo análisis y, de acuerdo con la regla, elige el error. se calcula dividiendo su desviación estándar de un número en la raíz cuadrada de cada tamaño de experiencia y luego aumentando el número relacionado por el factor z para cada uno de esos intervalos.


    Puede utilizar esta imagen de datos clave en su sitio web, en mi Internet, etc. / p>

    • Es probable que Z sea toda la puntuación z basada en el intervalo de confianza.
    • σ – desviación estándar junto con una población en particular
    • g – dia Sector de muestra

    Cálculo paso a paso del error de muestreo

    Ejemplos

    Ejemplo n. ° 1

    Por ejemplo, suponga que la desviación estándar detrás de su población actual es 0.30, mientras que el tamaño de la muestra también tiene una tendencia a 100. ¿Qué significa algún nivel con error de muestreo? 95% de certeza?

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    Hemos proporcionado la desviación de requisitos de la población general que proviene de él, así como el tamaño del ejemplo. Por lo tanto, podemos usar casi las siguientes fórmulas para buscar lo mismo.

    • Valor de participación Z: 1,96
    • Desviación habitual de la población: 0,3
    • Diámetro de la muestra: 100

    Solo ejemplo

    Gautam completó recientemente un plan de contabilidad y aprobó el examen de ingreso. Ahora ha entrado en un rango superior y también seleccionará a un contador en edad de jubilación como pasante. Debería participar en esta auditoría de empresas generadoras.

    A uno de los empleadores que visitó se le preguntó por cada una de nuestras primeras veces que confirmara que las facturas en casi todas las órdenes de compra son correctas. Su tamaño de muestra preferido era del cincuenta% y su desviación de la población de referencia en relación con esto era en realidad de 0,50.

    cálculo de errores de muestreo

    Según los informes disponibles, definitivamente se le solicita que calcule los intervalos de facilidad del 95% y 99% del error de muestreo.

    Esto proporciona a nuestros empleados la mejor alternativa a la población estándar y también el tamaño de la muestra; por lo que podemos beneficiarnos de la siguiente fórmula para calcular un mismo.

    La puntuación Z para un 95% de confiabilidad es 1,96 De (la tabla de puntuación Z debería estar disponible)

    • Valor del coeficiente Z: 1,96
    • Población para la edición estándar: 0,50
    • Tamaño de la muestra: 60

    La ubicación Z prevista para el nivel de confianza del 95% será algo. 58 (que se encuentra en la tabla Z)

    Ejemplo n. ° 3

    cálculo del error de muestreo

    En un grupo, se organizó un programa biométrico para verificar la salud de los estudiantes. La sesión se llevó a cabo con una generación más joven iniciada que se familiarizó con las consideraciones del Grado X. Hay un total de estudiantes de Grado B de 30 años en esta situación. Entre ellos, 12 estudiantes universitarios de secundaria fueron seleccionados al azar para una búsqueda en profundidad y el resto se comparó con una prueba de referencia. El informe observó que la expansión financiera estudiantil más común en el lugar de trabajo B fue 154.

    La norma para la población podría haber sido una gran diferencia: 9.39. En base a lo anterior, es muy importante calcular el error de selección real para los intervalos de tranquilidad del 90% y 95%.

    Aquí también terminamos siendo la desviación estándar de los miles simplemente por el tamaño de la música; Como resultado, podemos comenzar a usar la siguiente fórmula para calcular el mismo.

    Valor Z a 95% de probabilidad 1,96 de probabilidad (disponible en la tabla Z)

    Z con una probabilidad del 90% será mayor en contraste con 1.645 (disponible en la tabla Z)

    Relevante, pero uso

    Es muy importante que comprenda el concepto, que pretende ilustrar cómo usted y su familia pueden esperar que los resultados de la encuesta manifiesten una observación real de la población adulta en general. Debe tenerse en cuenta que la encuesta se realiza con respecto a una población más pequeña, denominada medida de la experiencia (también conocida como ciertos encuestados), con el fin de definir una única población más grande.

    En ocasiones, se puede realizar un seguimiento para calcular los logros de una encuesta. Si el rango amplio de mi muestra es mayor, las cosas significan que la secuencia de la entrevista puede diferir de la percepción cultural normal real. Por otro, proporcionar, cualquier error de muestreo o cualquier perímetro asociado con el error Oh. Un margen de error es cualquier variedad de agregado utilizado para determinar un punto aleatorio en particular en el que un resultado debería desviarse del valor excelente real. La desviación estándar dividida por el tamaño de la muestra, el número resultante también se multiplica por el tipo de factor. El margen de error es sin duda Z * ¡/ â € šnread. Un aumento menor que esto tiene que haber demostrado que el impacto está hoy mucho más cerca de la verdadera manifestación de toda la población y aumentar absolutamente la autoestima con las encuestas por imágenes.

    Artículos destacados

    Definitivamente estos fueron trucos y consejos sobre la fórmula del error de prueba. Aquí discutimos sin duda la fórmula de búsqueda de errores de muestra con estudios y la plantilla de Excel descargable. Puede obtener más información sobre contabilidad en los siguientes artículos:

    • Muestreo sistemático
    • Muestreo de juicios humanos simples
    • Situación de intervalo de confianza
    • Formulación de rango medio