표본 비율

이 기사에서는 통계의 표본 비율이 무엇인지 설명합니다. 따라서 표본 비율을 계산하는 방법, 해결 방법, 그리고 표본 비율과 모집단 비율의 차이가 무엇인지 알게 될 것입니다.

표본 비율은 얼마입니까?

표본 비율은 표본 크기에 대한 표본의 성공적인 사례 비율입니다. 따라서 표본 비율을 계산하려면 표본의 성공 횟수를 전체 데이터 수로 나누어야 합니다.

표본 비율의 기호는 다음과 같습니다.

.

통계에서는 조사를 할 때 일반적으로 모집단의 모든 데이터를 알 수 없기 때문에 일반적으로 대표 표본을 대상으로 연구를 수행한 후 도출된 결론을 전체 모집단에 대해 추정합니다. 인구. 따라서 표본 비율은 전체 모집단의 비율을 추정하는 데 사용됩니다. 아래에서 이것이 어떻게 수행되는지 살펴 보겠습니다.

비율 공식 예

표본 비율은 표본의 성공적인 케이스 수를 표본 크기로 나눈 값과 같습니다. 따라서 표본 비율을 계산하는 공식은 다음과 같습니다.

금:

• 

  표본 비율입니다.

• 

  표본의 성공 사례 수입니다.

• 

  표본에 있는 데이터 항목의 총 개수입니다.

샘플 비율 계산 예

표본 비율의 정의와 공식이 무엇인지 살펴본 후, 이 섹션에서는 표본 비율이 어떻게 계산되는지 확인할 수 있도록 간단한 예를 풀어보겠습니다.

• 한 회사가 장난감을 제조하고 그 부품 중 하나를 다른 외부 회사로부터 구매합니다. 그러나 그가 구매한 배치 중에 결함이 있는 부품이 나타나므로 그는 상태가 양호한 부품의 비율과 결함의 비율을 알아보기 위해 통계 연구를 수행하기로 결정합니다. 따라서 1,000개의 샘플을 주문하고 138개의 결함 부품을 찾았습니다. 샘플에서 상태가 양호한 부품의 비율은 얼마입니까? 그리고 표본에서 불량 부품의 비율은 얼마나 됩니까?

샘플의 손상되지 않은 부품 수는 1000에서 결함이 있는 부품 수를 뺀 값입니다.

따라서 표본 비율을 찾기 위해 위에서 본 공식을 적용합니다.

따라서 양호한 상태의 부품 샘플 비율은 86.2%입니다.

반면, 불량 부품의 비율은 1에서 양호한 부품의 비율을 뺀 것과 같습니다.

따라서 결함 부품의 표본 비율은 13.8%입니다.

표본 비율과 모집단 비율

인구 비율은 통계적 인구의 비율입니다. 즉, 인구 비율은 해당 인구를 구성하는 모든 요소와 관련하여 연구된 인구의 성공 사례 간의 관계입니다.

따라서 국민비율과 인구비율의 차이는 국민비율은 다수의 경우의 비율이고, 환산하면 인구비율은 인구의 모든 요소를 존중하는 사건의 경우의 비율을 의미한다.

표본 비율과 모집단 비율을 구별하기 위해 서로 다른 기호로 표시됩니다. 표본 비율의 기호는 다음과 같습니다.

, 인구 비율의 기호는 다음과 같습니다.

.

일반적으로 모든 인구 값이 일반적으로 알려져 있지 않기 때문에 인구 비율을 정확하게 결정할 수 없습니다. 대신, 인구 비율의 값은 일반적으로 다음 공식을 사용하여 신뢰 구간을 사용하여 추정됩니다.

인구 비율이 어떻게 추정되는지 보려면 다음 링크를 클릭하십시오.

비율의 샘플링 분포

마지막으로 비율의 표본분포는 표본비율과 관련된 통계적 개념이므로 어떤 구성요소로 구성되어 있는지 알아보겠습니다.

먼저 샘플링 분포가 무엇인지 정의하는 것부터 시작하겠습니다. 표본분포는 통계적 모집단에서 가능한 모든 표본을 고려하여 얻은 분포입니다.

따라서 비율의 표본 추출 분포는 모집단에서 가능한 각 표본의 비율을 계산하여 얻은 분포입니다. 즉, 모집단에서 가능한 모든 표본을 연구하고 각 표본의 비율을 계산하면 계산된 값 집합은 표본 비율의 표본 분포입니다.