- •3. Основные виды выборки, способы отбора 65
- •4. Малая выборка 71
- •Введение
- •Лекция 1. Предмет, задачи и метод статистики
- •1. Особенности предмета статистики.
- •2. Статистическая методология
- •Лекция 2. Статистическое наблюдение
- •1.Понятия и требования статистического наблюдения
- •2. Программно-методологические и организационные вопросы статистического наблюдения
- •3. Ошибки статистического наблюдения.
- •Лекция 3. Сводка и группировка данных статистического наблюдения
- •1.Понятия сводки и группировки статистических данных
- •2. Виды группировок.
- •3. Статистические ряды распределения и таблицы
- •Виды таблиц в зависимости от разработки подлежащего:
- •Виды таблиц по характеру сказуемого:
- •Лекция 4. Абсолютные и относительные статистические величины
- •Понятие абсолютной и относительной величины в статистике
- •Виды и взаимосвязи относительных величин
- •Лекция 5. Средние величины
- •1.Понятие средней величины в статистике
- •2. Средняя арифметическая и ее свойства
- •3. Другие виды степенных средних величин
- •4. Мода и медиана
- •Квартили и децили
- •Вопросы для самоконтроля
- •Лекция 6. Показатели вариации
- •1. Понятие и виды вариации
- •2. Абсолютные и средние показатели вариации
- •3. Показатели относительного рассеивания
- •Правило сложения дисперсий
- •Вопросы для самоконтроля
- •Лекция 7. Выборочный метод
- •Основные виды выборки, способы отбора Малая выборка
- •1. Основы выборочного метода
- •2. Ошибки выборки
- •3. Основные виды выборки, способы отбора
- •4. Малая выборка
- •Вопросы для самоконтроля
- •Лекция 8. Изучение статистической связи
- •1. Понятие и виды статистической связи
- •Виды и формы связей, различаемые в статистике.
- •2. Корреляционная связь
- •3. Применение и задачи корреляционно-регрессионного анализа Условия применения и ограничения корреляционно-регрессионнго метода:
- •Парная корреляция и парная регрессия
- •Эмпирическое корреляционное отношение
- •Оценка значимости параметров взаимосвязи
- •Непараметрические методы оценки связи
- •Вопросы для самоконтроля
- •Лекция 9. Анализ рядов динамики
- •1. Понятие о статистических рядах динамики и их классификация
- •2. Статистические показатели динамики
- •3. Средние показатели в рядах динамики
- •4. Проверка ряда на наличие тренда. Методы выделения тренда
- •5. Анализ сезонных колебаний
- •6. Анализ взаимосвязанных рядов динамики
- •Вопросы для самоконтроля
- •Лекция 10. Индексный метод
- •1. Статистические индексы
- •2. Индивидуальные и общие индексы.
- •Агрегатные индексы
- •4. Средневзвешенные индексы
- •Средние арифметические и гармонические индексы
- •6. Расчеты недостающих индексов с помощью индексных систем
- •Вопросы для самоконтроля
- •Нормальный закон распределения
- •Распределение Стьюдента (t-распределение)
4. Малая выборка
При контроле качества товаров в экономических исследованиях эксперимент может проводиться на основе малой выборки.
Под малой выборкой понимается несплошное статистическое обследование, при котором выборочная совокупность образуется из сравнительно небольшого числа единиц генеральной совокупности. Объем малой выборки обычно не превышает 30 единиц и может доходить до 4 — 5 единиц.
Средняя ошибка малой выборки вычисляется по формуле:
,
где — дисперсия малой выборки.
При определении дисперсии число степеней свободы равно n-1:
.
Предельная ошибка малой выборки определяется по формуле
При этом значение коэффициента доверия t зависит не только от заданной доверительной вероятности, но и от численности единиц выборки n. Для отдельных значений t и n доверительная вероятность малой выборки определяется по специальным таблицам Стьюдента, в которых даны распределения стандартизированных отклонений:
.
n |
t |
||||
|
0,5 |
1,0 |
1,5 |
2,0 |
3,0 |
4 |
0,347 |
0,609 |
0,769 |
0,861 |
0,942 |
6 |
0,362 |
0,637 |
0,806 |
0,898 |
0,970 |
8 |
0,368 |
0,649 |
0,823 |
0,914 |
0,980 |
10 |
0,371 |
0,657 |
0,832 |
0,923 |
0,985 |
15 |
0,376 |
0,666 |
0,846 |
0,936 |
0,992 |
20 |
0,377 |
0,670 |
0,850 |
0,940 |
0,993 |
Поскольку при проведении малой выборки в качестве доверительной вероятности практически принимается значение 0,59 или 0,99, то для определения предельной ошибки малой выборки используются следующие показания распределения Стьюдента
n |
|
|
|
0,95 |
0,99 |
4 |
3,183 |
5,841 |
5 |
2,777 |
4,604 |
6 |
2,571 |
4,032 |
7 |
2,447 |
3,707 |
8 |
2,364 |
3,500 |
9 |
2,307 |
3,356 |
10 |
2,263 |
3,250 |
15 |
2,119 |
2,921 |
20 |
2,078 |
2,832 |
Пример.
При контрольной проверке качества поставленной в торговлю колбасы получены данные о содержании поваренной соли в пробах. По данным выборочного обследования нужно установить с вероятностью 0,95 предел, в котором находится средний процент содержания поваренной соли в данной партии товара.
Составляем расчётную таблицу и по её итогам определяем среднюю пробу малой выборки.
Пробы |
|
|
4,3 |
0,2 |
0,04 |
4,2 |
0,1 |
0,01 |
3,8 |
0,3 |
0,09 |
4,3 |
0,2 |
0,04 |
3,7 |
- 0,4 |
0,16 |
3,9 |
- 0,2 |
0,04 |
4,5 |
0,4 |
0,16 |
4,4 |
0,3 |
0,09 |
4,0 |
- 0,1 |
0,01 |
3,9 |
- 0,2 |
0,04 |
41,0 |
— |
0,68 |
Определяем дисперсию малой выборки:
Определяем среднюю ошибку малой выборки:
Исходя из численности выборки (n=10) и заданной вероятности =0,95, устанавливается по распределению Стьюдента значение коэффициента доверия t=2,263.
Предельная ошибка малой выборки составит:
Следовательно, с вероятностью 0,95 можно утверждать, что во всей партии колбасы содержание поваренной соли находится в пределах:
, т.е. от 4,1% - 0,2%=3,9%
до 4,1%+0,2%=4,3%.