F11 Olika urvalsmetoder, speciellt obundet slumpmässigt urval (OSU)

Slides:



Advertisements
Liknande presentationer
Punkt- och intervallskattning Felmarginal
Advertisements

Inferens om en population Sid
F3 Matematikrep Summatecknet Potensräkning Logaritmer Kombinatorik.
FL4 732G70 Statistik A Detta är en generell mall för att göra PowerPoint presentationer enligt LiUs grafiska profil. Du skriver in din rubrik,
Klusterurval, forts..
Kvantitativa forskningsmetoder I Föreläsning 2
Användande av hjälpinformation: Kvotskattning
FL8 732G70 Statistik A Detta är en generell mall för att göra PowerPoint presentationer enligt LiUs grafiska profil. Du skriver in din rubrik,
732G22 Grunder i statistisk metodik
FL10 732G81 Linköpings universitet.
FL9 732G70 Statistik A Detta är en generell mall för att göra PowerPoint presentationer enligt LiUs grafiska profil. Du skriver in din rubrik,
FL5 732G70 Statistik A Detta är en generell mall för att göra PowerPoint presentationer enligt LiUs grafiska profil. Du skriver in din rubrik,
732G22 Grunder i statistisk metodik
Inferens om en ändlig population Sid
Jämförelse av två populationer Sid
Kapitel 5 Stickprovsteori Sid
Skånes Universitetssjukhus
732G22 Grunder i statistisk metodik
FL2 732G70 Statistik A Detta är en generell mall för att göra PowerPoint presentationer enligt LiUs grafiska profil. Du skriver in din rubrik,
732G22 Grunder i statistisk metodik
Asymptotic evaluations Dan Hedlin
Punktprevalensmätning av trycksår 2011, v.40 Resultat från landstingen
Workshop i statistik för medicinska bibliotekarier!
Tillämpad statistik Naprapathögskolan
Sammanfatta siffrorna…
Skattningens medelfel
Experimentell utvärdering Språkteknologisk forskning och utveckling (HT 2006)
Förelasning 6 Hypotesprövning
Centrala Gränsvärdessatsen:
FK2002,FK2004 Föreläsning 2.
Föreläsning 81 Sampling och urval Ofta möter vi påståenden av typen “4.5 miljoner svenskar såg VM-finalen i fotboll”, “en svensk tolvåring väger i genomsnitt.
732G81 Statistik Föreläsning 3 732G81 Statistik
732G22 Grunder i statistisk metodik
FL7 732G70 Statistik A Detta är en generell mall för att göra PowerPoint presentationer enligt LiUs grafiska profil. Du skriver in din rubrik,
Binomialsannolikheter ritas i ett stolpdiagram
Statistikens grunder 2 dagtid
Egenskaper för punktskattning
Statistik för internationella civilekonomer
1 Kapitel 9 Interval Estimation Dan Hedlin. 2 Konfidensintervall vanligast för ”location problems”, dvs k.i. för medelvärde o.d. K.i. för t.ex. standardavvikelse.
Sannolikhet Stickprov Fördelningar
FL6 732G70 Statistik A Detta är en generell mall för att göra PowerPoint presentationer enligt LiUs grafiska profil. Du skriver in din rubrik,
Linjär regression föreläsning 9
Normalfördelningen och centrala gränsvärdessatsen
Övningsexempel till Kapitel 7 Ex 1. BRÄNNBOLLSDILEMMAT ! En person funderar över hur man bäst uppskattar 28 meter. Av erfarenhet vet han att hans steglängd,
Forskningsmetodik Sampling och urval Hypotesprövning Lektion 9
Föreläsning 11732G26 Surveymetosik med uppsats Urvalsvikter vid dragning med återläggning av PSU Vid urval utan återläggning: Använd analogin med Q i här:
Slumptal Pseudoslumptal Fysikexperiment 5p Föreläsning 2
Fysikexperiment, 5p1 Random Walk 36 försök med Random walk med 1000 steg. Beräknad genomsnittlig räckvidd är  1000  32. Visualisering av utfallsrum.
732G22 Grunder i statistisk metodik
VetU termin 4 moment 3 Analysera nivåer av kalium och kreatinin Mätningar genomförda på 120 män och 120 kvinnor (tidigare studenter KI) Dagens uppgift:
1 Fler uträkningar med normalfördelningstabell Låt X vara Nf(170,5). Beräkna Lösning:
Grundläggande statistik, ht 09, AN
Grundläggande statistik, ht 09, AN1 F6 Slumpmässigt urval 1. Population där X är diskret med fördelningen p(x). Medelvärdet μ och variansen σ². Observationer:
Lite repetition och SAMBAND & INFERENS. population Population Stickprov, urval INFERENS = Dra slutsatser från data om hela populationen utifrån ett stickprov.
Medicinsk statistik Läkarprogrammet HT Medicinsk statistik Varför behöver Ni kunskap i medicinsk statistik? Självständigt arbete Kunna tolka resultat.
1 Normalfördelningsmodellen. 2 En modell är en förenklad beskrivning av någon del av verkligheten. Beskrivningen måste vara relevant för det vi skall.
1 Stokastiska variabler. 2 Variabler En variabel är en egenskap hos en individ /objekt. En variabel kan, som vi tidigare sett, vara kvalitativ eller kvantitativ.
Deskription Normalfördelningsmodellen 1. 2 En modell är en förenklad beskrivning av någon del av verkligheten. Beskrivningen måste vara relevant för det.
Statistisk hypotesprövning. Test av hypoteser Ofta när man gör undersökningar så vill man ha svar på olika frågor (s.k. hypoteser). T.ex. Stämmer en spelares.
Föreläsning 4 732G81. Kapitel 4 Sannolikhetsfördelningar Sid
Statistisk inferensteori. Inledning Den statistiska inferensteorin handlar i huvudsak om att dra slutsatser från ett slumpmässigt urval (sannolikhetsurval)
1. Kontinuerliga variabler
1 I. Statistiska undersökningar Ett gemensamt syfte för alla undersökningar är att få ökad kunskap om ett visst problemområde Det kanske viktigaste sättet.
Samband & Inferens Konfidensintervall Statistisk hypotesprövning
INFERENS & SAMBAND. population Population Stickprov, urval INFERENS = Dra slutsatser om hela populationen utifrån ett stickprov Data, observationer.
INFERENS & SAMBAND. population Population Stickprov, urval INFERENS = Dra slutsatser från data om hela populationen utifrån ett stickprov Data, observationer.
Regression Har långa högre inkomst?. Världsrekord på engelska milen.
Enkel Linjär Regression. 1 Introduktion Vi undersöker relationer mellan variabler via en matematisk ekvation. Motivet för att använda denna teknik är:
Marknadsundersökning Kap 12
Grundl. statistik F2, ht09, AN
Presentationens avskrift:

F11 Olika urvalsmetoder, speciellt obundet slumpmässigt urval (OSU) Punkt- och intervallskattning

Förra gången (F10) Vad är viktigt att kunna? Om slumpvariabeln X är normalfördelad så vet vi hur stor andel av populationen som finns inom vissa intervall Ex. om längd är normalfördelad med medelvärde 175 och standardavvikelse 4 så är ungefär 95% av alla i populationen mellan 167 och 183 cm. Dvs om X N(175, 4) så finns ungefär 95% av observationerna inom 2 standardavvikelser från medelvärdet. Mer exakt finns 95% av observationerna inom 1,96 standardavvikelser

Exempel på en av oändligt många normalfördelningar Längd: Dvs X är normalfördelad med medelvärde 175 och standardavvikelse 4 34,13% 34,13% 13,59% 13,59% 2,28% 2,28%

Sannolikhetsfördelningen för X-bar Om Om X-bar är normalfördelad med ett visst medelvärde och standardavvikelse så vet vi hur sannolikhetsfördelningen ser ut och hur stor andel av alla X-bar som finns inom vissa intervall. Ex. om Om vi drar alla möjliga urval av n=64 så vet vi att i ungefär 95% av alla urval får vi ett X-bar som ligger mellan 174 och 176 cm.

Hur kan vi använda denna information för att bilda konfidensintervall/ felmarginal? Om vi drar alla möjliga urval av en viss storlek (n), beräknar X-bar för alla urval och bildar ett intervall som är 1,96 standardavvikelser (för X-bar) runt X-bar så vet vi att 95% av dessa intervall kommer täcka det sanna medelvärdet. Varför?

Konfidensintervall 95%-igt konfidensintervall för m: Detta intervall bygger alltså på att sannolikhetsfördelningen för X-bar är normalfördelad. När är den det?

Generellt Vi har en okänd parameter Ex m, P (andelen) eller t (totalvärdet) Vi söker ett 95%-igt konfidensintervall för tex m. Generell skattning för m från ett slumpmässigt urval: Om vi antar att CGV gäller, dvs att är approximativt normalfördelat, kan vi skriva felmarginalen

OSU-urval med eller utan återläggning Vi drar ett OSU-urval av n element från N element totalt Alla element i populationen har samma sannolikhet att väljas Använd någon slumptalsgenerator såsom slumptabell/dator Det är slumpen som styr vilka element som väljs Vi kan skatta m genom stickprovsmedelvärdet

OSU Vi kan skatta variansen med stickprovsvariansen Med återläggning kan vi då skatta variansen för skattningen (X-bar) som

OSU utan återläggning Utan återläggning lägger vi till en ändlighetskorrektion och skattar variansen för skattningen med

Konfidensintervall Vid OSU utan återläggning kan vi då beräkna ett 95%igt konfidensintervall som Tolkning: Med 95% konfidens ligger det sanna medelvärdet inom gränserna Om vi drog ett oändligt antal urval skulle 95% av dem täcka det sanna medelvärdet m Vad har vi gjort för antaganden?

Exempel Vi drar ett OSU urval av n=30 från en population på N=300 och beräknar den skattade medellängden och variansen Vi får Ett 95%-igt konfidensintervall för m blir då: Dvs, den sanna medellängden ligger med 95% säkerhet mellan 174,68 och 177,72 Vad har vi gjort för antaganden?