Proporsi sampel

Artikel ini menjelaskan apa itu proporsi sampel dalam statistik. Dengan demikian, Anda akan mengetahui cara menghitung proporsi sampel, penyelesaian soal, dan juga apa perbedaan antara proporsi sampel dan proporsi populasi.

Berapa proporsi sampelnya?

Proporsi sampel adalah rasio kasus yang berhasil dalam suatu sampel dengan ukuran sampel. Oleh karena itu, untuk menghitung proporsi sampel, jumlah keberhasilan dalam sampel harus dibagi dengan jumlah total data.

Simbol proporsi sampel adalah

\widehat{p}

.

Dalam statistika, ketika melakukan survei, biasanya tidak semua data populasi diketahui, oleh karena itu biasanya dilakukan studi terhadap sampel yang representatif, kemudian kesimpulan yang diambil diekstrapolasi ke seluruh populasi. populasi. Jadi, proporsi sampel digunakan untuk memperkirakan proporsi seluruh populasi. Di bawah ini kita akan melihat bagaimana hal ini dilakukan.

Contoh Rumus Proporsi

Proporsi sampel sama dengan jumlah kasus yang berhasil dalam suatu sampel dibagi dengan jumlah sampel. Oleh karena itu, rumus menghitung proporsi sampel adalah:

\widehat{p}=\cfrac{e}{n}

Emas:

  • \widehat{p}

    adalah proporsi sampel.

  • e

    adalah jumlah kasus yang berhasil dalam sampel.

  • n

    adalah jumlah total item data dalam sampel.

Contoh Contoh Perhitungan Proporsi

Setelah melihat pengertian proporsi sampel dan apa rumusnya, pada bagian ini kita akan menyelesaikan contoh sederhana sehingga Anda dapat melihat cara menghitung proporsi sampel.

  • Sebuah perusahaan memproduksi mainan dan membeli salah satu bagiannya dari perusahaan luar lainnya. Namun, dalam batch yang dibelinya, muncul suku cadang yang cacat, sehingga ia memutuskan untuk melakukan studi statistik untuk mengetahui proporsi suku cadang dalam kondisi baik dan proporsi cacat. Jadi, Anda memesan sampel sebanyak 1.000 unit dan menemukan 138 suku cadang yang rusak. Berapa proporsi bagian dalam kondisi baik dalam sampel? Dan berapa proporsi bagian yang cacat dalam sampel?

Jumlah bagian yang tidak rusak dalam sampel adalah 1000 dikurangi jumlah bagian yang cacat:

e=1000-138=862

Jadi, untuk mencari proporsi sampel, kita menerapkan rumus yang kita lihat di atas:

\widehat{p}=\cfrac{e}{n}=\cfrac{862}{1000}=0,862

Oleh karena itu, proporsi sampel suku cadang dalam kondisi baik adalah 86,2%.

Sebaliknya, proporsi suku cadang yang cacat setara dengan satu dikurangi proporsi suku cadang yang baik:

\widehat{q}=1-\widehat{p}=1-0,862=0,138

Oleh karena itu, proporsi sampel suku cadang yang rusak adalah 13,8%.

Proporsi sampel dan proporsi populasi

Proporsi populasi adalah proporsi populasi statistik. Artinya, proporsi penduduk adalah hubungan keberhasilan kasus suatu populasi yang diteliti dalam kaitannya dengan seluruh unsur yang menjadi bagian dari populasi tersebut.

Oleh karena itu, perbedaan antara proporsi nasional dan proporsi penduduk adalah bahwa proporsi nasional adalah proporsi kasus mayoritas, sebaliknya proporsi penduduk mengacu pada proporsi kasus peristiwa yang menghormati semua elemen Populasi.

Untuk membedakan proporsi sampel dengan proporsi populasi, mereka diwakili oleh simbol yang berbeda. Simbol proporsi sampel adalah

\widehat{p}

, sedangkan lambang proporsi penduduk adalah

p

.

Secara umum proporsi penduduk tidak dapat ditentukan secara pasti, karena biasanya tidak semua nilai penduduk diketahui. Sebaliknya, nilai proporsi penduduk biasanya diperkirakan menggunakan selang kepercayaan dengan rumus sebagai berikut:

\displaystyle \left(\widehat{p}-Z_{\alpha/2}\sqrt{\frac{\widehat{p}(1-\widehat{p})}{n}}\ , \ \widehat{p}+Z_{\alpha/2}\sqrt{\frac{\widehat{p}(1-\widehat{p})}{n}}\right)

Untuk melihat perkiraan proporsi penduduk, klik tautan berikut:

Distribusi sampel proporsi

Terakhir, kita akan melihat apa saja yang termasuk dalam distribusi proporsi sampling, karena ini merupakan konsep statistik yang berkaitan dengan proporsi sampling.

Pertama, mari kita mulai dengan mendefinisikan apa itu distribusi sampling. Distribusi sampling adalah distribusi yang dihasilkan dengan memperhitungkan semua kemungkinan sampel dari suatu populasi statistik.

Oleh karena itu, distribusi proporsi sampling adalah distribusi yang dihasilkan dari penghitungan proporsi setiap kemungkinan sampel dari suatu populasi. Artinya, jika kita mempelajari semua sampel yang mungkin dari suatu populasi dan menghitung proporsi masing-masing sampel, maka kumpulan nilai yang dihitung adalah distribusi sampling dari proporsi sampel.

Tambahkan komentar

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *