Определения и условные обозначения

Ниже даются определения доверительного интервала и других статистических понятий, ко­торые играют главную роль в определении объема выборки.

Параметр (parameter) — это описание определенной характеристики изучаемой совокупно­сти. Параметр указывает на истинное значение, которое было бы получено, если бы проводи­лась перепись, а не выборка.

Статистика (statistic) — описание характеристики выборки. Статистика выборки исполь­зуется для оценки параметров генеральной совокупности.

Окончательная коррекция совокупности (finite population correction, fpc) — это коррекция, применяемая для перерасчета дисперсии параметра генеральной совокупности, например среднего или доли, если объем выборки составляет 10% или больше от объема популяции.

Степень точности (precision level) — это желательная величина оценочного интервала при оценке параметра совокупности с использованием выборочной статистики. Это максимально допустимое различие между статистикой выборки и параметром генеральной совокупности.

Доверительный интервал (confidence interval) — это диапазон, в который попадет истинное значение параметра совокупности при данном уровне достоверности.

Уровень достоверности (confidence level) — это вероятность того, что параметр совокупности попадет в доверительный интервал.

Символы, применяемые в системе статистических обозначений для описания характери­стик генеральной совокупности и выборки, представлены в табл. 12.1.

Таблица 12.1. Условные обозначения для переменных генеральной совокупности и вы­борки
Переменная	Совокупность	Выборка
Среднее   Доля   Дисперсия   Среднеквадратичное (стандартное) отклонение   Объем   Стандартная ошибка среднего   Стандартная ошибка доли   Нормированная величина (z)   Коэффициент вариации (С)	µ   π   σ2   σ     Ν   σх- σp Χ-μ σ   σ μ	P   s2   s     n     Sp   Χ- S     S X1

ВЫБОРОЧНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ

Выборочное распределение (sampling distribution) — это распределение значений выборочных статистик, рассчитанных для каждой возможной выборки, которая формируется из изучаемой со­вокупности при определенном плане выборочного наблюдения [3]. Предположим, что простую случайную выборку, включающую 5 больниц, нужно сформировать из генеральной совокупности 20 больниц. Можно получить (20 х 19 х 18 х 17 х 16)/(1 х 2 х 3 х 4 х 5), или 15504 различных выборок каждая размером в 5 элементов. Распределение относительных частот средних значений этих 15504 различных выборок определяет выборочное распределение среднего.