Entenda as distribuições de amostragem em estatísticas das empresas
Em estatística, as distribuições de amostragem são as distribuições de probabilidade de qualquer dado estatística com base numa amostra aleatória, e são importantes porque proporcionam uma grande simplificação no percurso de inferência estatística. Mais especificamente, eles permitem considerações analíticas para ser baseada na distribuição amostral de uma estatística, em vez de sobre a distribuição de probabilidade conjunta de todos os valores de amostras individuais.
O valor de uma estatística da amostra tal como a média da amostra (X) é susceptível de ser diferente para cada amostra que é traçada a partir de uma população. Ele pode, portanto, ser considerado como um variável aleatória, cujas propriedades podem ser descritos com uma distribuição de probabilidade. A distribuição de probabilidade de um estatística da amostra é conhecido como um distribuição de amostras.
De acordo com um resultado fundamental nas estatísticas conhecido como o Teorema do Limite Central, a distribuição amostral da média da amostra é normal se uma das duas coisas é verdade:
A população subjacente é normal
O tamanho da amostra é de pelo menos 30
Dois momentos são necessários para calcular probabilidades para a amostra dizer- a média da distribuição amostral é igual a:
O desvio-padrão da distribuição de amostragem (também conhecido como o erro padrão) Pode assumir um dos dois valores possíveis:
Esta é a escolha apropriada para um sample- “pequeno”, por exemplo, o tamanho da amostra é menor ou igual a 5 por cento do tamanho da população.
Se a amostra é “grande”, o erro padrão torna-se:
Probabilidades pode ser calculado para a média da amostra directamente a partir da tabela padrão normal, aplicando a seguinte fórmula:
