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Questa Cmap, creata con IHMC CmapTools, contiene informazioni relative a: m081, campionamento ovvero un sottoinsieme "n" degli elementi dell’insieme oggetto dell’indagine, distribuzione campionaria risponde alla domanda come sono distribuiti i miei campioni?, <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mfrac> <mtext> n </mtext> <mtext> n-1 </mtext> </mfrac> <mtext> ⋅ </mtext> <mmultiscripts> <mtext> s </mtext> <none/> <mtext> 2 </mtext> </mmultiscripts> </math> di conseguenza <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mrow> <mtext> la Varianza della DCM può essere così calcolata </mtext> </mrow> </math>, Statistica inferenziale il concetto di distribuzione campionaria, stima dei parametri o caratteristiche (rappresenta l'oggetto di studio) [lettere greche] riferiti alla popolazione (o universo), stratificato ovvero la popolazione viene suddivisa in sub-popolazioni omogenee da cui vengono estratti casualmente gli elementi (p.e. stessa % di genere della pop.), campione casuale ciò permette di avere errori accidentali e non sistematici, stima dei parametri o caratteristiche (rappresenta l'oggetto di studio) [lettere greche] la stima può essere di due tipi puntuale (o del valore) [un solo valore], proprietà ovvero correttezza, intervallo di confidenza (o di fiducia) formula generale (quando si utilizza la t di Student) <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mrow> <munderover> <mtext> X </mtext> <none/> <mtext> _ </mtext> </munderover> <mtext> -(σ* </mtext> <mmultiscripts> <mtext> t </mtext> <mtext> area </mtext> <none/> </mmultiscripts> <mtext> )<μ< </mtext> <munderover> <mtext> X </mtext> <none/> <mtext> _ </mtext> </munderover> <mtext> +(σ* </mtext> <mmultiscripts> <mtext> t </mtext> <mtext> area </mtext> <none/> </mmultiscripts> <mtext> ) </mtext> </mrow> </math>, Distribuzione Campionaria della Media (DCM) considerazioni su errore standard (terminologia utilizzata nelle distribuzioni campionarie per riferirsi alla deviazione standard), Media (M o X soprassegnato) (per la popolazione: μ) la quale stima la media (μ) della popolazione, campione casuale nota in psicologia si utilizzano più spesso i campionamenti senza reinserimento piuttosto che quelli con reinserimento (p.e. una volta intervistato un soggetto, lo si esclude dalle successive interviste), Premessa: gli elementi della distribuzione sono le medie calcolate sui campioni di ampiezza n 1) calcoliamo la Media 2) calcoliamo la distribuzione di frequenza delle medie, ovvero la DCM 3) calcoliamo la Varianza proprietà <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mrow> <mtext> * Media della DCM (media delle medie dei campioni) = Media della popolazione (μ) * Varianza della DCN = Varianza della popolazione (σ^2) / n * Deviazione standard della DCM = Deviazione standard / la radice di n </mtext> </mrow> </math>, efficenza ovvero minima varianza campionaria, ovvero stima più precisa (errore standard → min), distribuzione campionaria procedimento per la sua costruzione 1) estrazione da una popolazione di N elementi dei campioni n 2) calcolo indicatore per ogni campione 3) verifica della sua distribuzione di frequenza, popolazione (o universo) può essere infinita, consistenza ovvero più il campione n è grande, più la variabilità della distribuzione campionaria delle medie tenderà a zero per n → N la varianza σ^2 → 0 (legge dei grandi numeri), indicatori o statistiche (dati del campione) [lettere latine] ci permettono di inferire in termini probabilistici stima dei parametri o caratteristiche (rappresenta l'oggetto di studio) [lettere greche], campione casuale che può essere di due tipi stratificato