วิธีการคำนวณช่วงความเชื่อมั่นของค่าเฉลี่ย

Posted on
ผู้เขียน: John Stephens
วันที่สร้าง: 25 มกราคม 2021
วันที่อัปเดต: 20 พฤศจิกายน 2024
Anonim
เนื้อหาบทที่ 7 -[2/12]-ช่วงความเชื่อมั่น
วิดีโอ: เนื้อหาบทที่ 7 -[2/12]-ช่วงความเชื่อมั่น

เนื้อหา

ช่วงความมั่นใจของค่าเฉลี่ยเป็นคำทางสถิติที่ใช้เพื่ออธิบายช่วงของค่าที่คาดว่าค่าเฉลี่ยที่แท้จริงจะลดลงตามข้อมูลและระดับความมั่นใจของคุณ ระดับความเชื่อมั่นที่ใช้กันมากที่สุดคือ 95 เปอร์เซ็นต์ซึ่งหมายความว่ามีความน่าจะเป็น 95 เปอร์เซ็นต์ที่ค่าเฉลี่ยที่แท้จริงนั้นอยู่ภายในช่วงความมั่นใจที่คุณได้คำนวณไว้ ในการคำนวณช่วงความมั่นใจคุณต้องทราบค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลของคุณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานขนาดตัวอย่างและระดับความมั่นใจที่คุณเลือก

    คำนวณค่าเฉลี่ยถ้าคุณยังไม่ได้ดำเนินการโดยเพิ่มค่าทั้งหมดในชุดข้อมูลของคุณและหารด้วยจำนวนค่า ตัวอย่างเช่นหากชุดข้อมูลของคุณคือ 86, 88, 89, 91, 91, 93, 95 และ 99 คุณจะได้รับ 91.5 สำหรับค่าเฉลี่ย

    คำนวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสำหรับชุดข้อมูลหากคุณยังไม่ได้ดำเนินการ ในตัวอย่างของเราค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของชุดข้อมูลคือ 4.14

    กำหนดข้อผิดพลาดมาตรฐานของค่าเฉลี่ยโดยการหารค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานด้วยสแควร์รูทของขนาดตัวอย่าง ในตัวอย่างนี้คุณจะหาร 4.14 ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานโดยสแควร์รูทของ 8 ซึ่งเป็นขนาดตัวอย่างเพื่อรับประมาณ 1.414 สำหรับข้อผิดพลาดมาตรฐาน

    กำหนดค่าวิกฤตสำหรับ t โดยใช้ตาราง t คุณสามารถค้นหาได้ในหนังสือสถิติของคุณหรือผ่านการค้นหาออนไลน์ จำนวนองศาอิสระเท่ากับหนึ่งคะแนนน้อยกว่าจำนวนจุดข้อมูลในชุดของคุณ - ในกรณีของเรา 7 - และค่า p คือระดับความเชื่อมั่น ในตัวอย่างนี้หากคุณต้องการช่วงความมั่นใจ 95 เปอร์เซ็นต์และคุณมีอิสระเจ็ดองศาค่าที่สำคัญสำหรับ t คือ 2.365

    คูณค่าวิกฤตด้วยข้อผิดพลาดมาตรฐาน ต่อจากตัวอย่างคุณจะคูณ 2.365 ด้วย 1.414 และรับ 3.344

    ลบตัวเลขนี้ออกจากค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลของคุณแล้วเพิ่มตัวเลขนี้ลงในค่าเฉลี่ยเพื่อหาขีด จำกัด ล่างและบนของช่วงความมั่นใจ ตัวอย่างเช่นคุณจะลบ 3.344 จากค่าเฉลี่ยของ 91.5 เพื่อค้นหาขีด จำกัด ล่างเป็น 88.2 และเพิ่มเพื่อค้นหาขีด จำกัด สูงสุดเป็น 94.8 ช่วงนี้ 88.2 ถึง 94.8 เป็นช่วงความมั่นใจของคุณสำหรับค่าเฉลี่ย

    เคล็ดลับ