选择 用于估计的样本数量 的分析选项

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置信水平

置信水平中,输入置信区间的置信水平。通常,置信水平为 95% 即可。95% 置信水平表明如果从总体中随机抽取 100 个样本,则约有 95 个样本的置信区间将包含总体参数。

对于给定的数据集,置信水平越低,生成的置信区间越窄;置信水平越高,生成的置信区间越宽。样本数量越大,区间的宽度也往往会降低。因此,根据您的样本数量,您可能希望使用 95% 以外的置信水平。
  • 如果样本数量较小,则 95% 置信区间可能会由于太宽而毫无用处。使用较小的置信水平(如 90%)会生成较窄的区间。但是,区间中包含总体参数的可能性会降低。
  • 如果样本数量较大,请考虑使用较高的置信水平(如 99%)。对于较大的样本,99% 的置信水平仍可能会生成合理的窄区间,同时还会增加区间中包含总体参数的可能性。

置信区间

置信区间
  • 下限使用此单侧检验确定总体参数是否小于假设值。虽然此单侧检验比双侧检验的功效更高,但是它无法检测总体参数是否大于假设值。

  • 双侧使用此双侧检验确定总体参数是否不同于假设值。虽然此双侧检验可以检测小于或大于假设值的差值,但是它比单侧检验的功效要低。

  • 上限使用此单侧检验确定总体参数是否大于假设值。虽然此单侧检验比双侧检验的功效更高,但是它无法检测总体参数是否小于假设值。

有关选择单侧或双侧备择假设的更多信息,请转到关于原假设和备择假设

假设总体标准差已知

当您知道总体标准差的值且希望估计 单样本 Z 的样本数量或边际误差时,请选择此选项。如果您不知道总体的标准差,请改用 单样本 t。此选项仅在您需要的参数为均值时才可用。

观测值(时间、项目、面积、体积等)的“长度”

如果您执行单样本 Poisson 率检验,则可以输入一个值,将样本的发生率分成更有用的形式(样本的发生率÷观测值长度)。例如,制造商每季度记录一次缺陷,但需要将它们转换为每月缺陷率以制作报表。分析人员输入 3 以将每季度发生率除以 3,从而得到每月缺陷率。

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