La distribution d'échantillonnage peut être décrite en calculant sa moyenne et son erreur standard. Le théorème central limite stipule que sil'échantillon est assez grand, sa distribution sera approximativement celle de la population à partir de laquelle vous avez pris l'échantillon. Cela signifie que si la population avait une distribution normale, il en sera de même pour l'échantillon.Si vous ne connaissez pas la répartition de la population, on suppose généralement qu'elle est normale. Vous aurez besoin de connaître l’écart type de la population pour calculer l’échantillonnage.Distribution.
Additionnez toutes les observations et divisez-les par le nombre total d'observations dans l'échantillon. Par exemple, un échantillon des hauteurs de chacun dans unla ville peut avoir des observations de 60 pouces, 64 pouces, 62 pouces, 70 pouces et 68 pouces et la ville est connue pour avoir une distribution de hauteur normale et un écart typede 4 pouces dans ses hauteurs. La moyenne serait (60 + 64 + 62 + 70 + 68) / 5 = 64,8 pouces.
Ajouter 1 / taille de l'échantillon et 1 / taille de la population. Si la taille de la population est très grande,Pour toutes les personnes d'une ville, par exemple, il suffit de diviser 1 par la taille de l'échantillon. Pour l'exemple, une ville est très grande, il s'agirait donc de 1 / taille d'échantillon ou 1/5 = 0,20.
Prenez la racine carrée du résultat de l'étape 2, puis multipliez-la par l'écart type de la population. Pour l'exemple, la racine carrée de 0,20 est 0,45. Ensuite, 0,45 x 4 = 1,8 pouces.L'erreur standard des échantillons est de 1,8 pouce. Ensemble, la moyenne, 64,8 pouces, et l'erreur type, 1,8 pouces, décrivent la distribution de l'échantillon. L'échantillon a une normaledistribution parce que la ville fait.