解释 用于估计的样本数量 的边际误差

边际误差将参数(如均值或比值)估计中的随机抽样误差量进行量化。边际误差通常用在调查结果中。例如,政治选举可能会报告某位候选人的支持率为 55%,其边际误差为 5%。这意味着真实的支持率为 +/- 5%,因此支持率介于 50% 和 60% 之间。

解释

对于双侧置信区间,边际误差为估计统计量与每个端点之间的距离。当置信区间对称时,边际误差是置信区间的一半。例如,如果凸轮轴的平均估计长度为 600 毫米,并且置信区间为 599 到 601,则边际误差为 1 毫米。当置信区间不对称时,Minitab 会显示两个值,它们分别表示估计统计量与每个端点之间的距离。

边际误差越大,区间越宽,参数的估计值越精确。

在下面的结果中,医院的研究人员想要确定当样本数量为 80 时,与包含缺失信息的病历所占比率的 95% 置信区间相关联的边际误差。基于此样本数量和计划值比率 0.2,边际误差大约为 0.104 和 −0.081。Minitab 显示两个不同的值,因为置信区间不对称。

用于估计的样本数量

方法

参数 比率 分布 二项 比率 0.2 置信水平 95% 置信区间 双侧
结果 允许误差 允许误差 样本数量 (下限) (上限) 80 0.0811409 0.104369
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