Exemplo de estatísticas

Este artigo explica o que são exemplos de estatísticas. Assim, você encontrará as características de um bom estatístico amostral, exemplos de estatísticas amostrais e outros conceitos estatísticos relacionados.

O que é um exemplo de estatística?

Uma estatística de amostra é uma medida estatística calculada a partir de dados de uma amostra. Portanto, uma estatística amostral é um valor que representa uma característica de uma amostra.

As estatísticas de amostragem são usadas para estimar parâmetros populacionais, descrever uma amostra ou avaliar uma hipótese.

Por exemplo, a média amostral é uma estatística amostral usada para aproximar o valor amostral da população. Assim, a média populacional pode ser estimada calculando a estatística da média amostral.

Exemplos de exemplos de estatísticas

Agora que sabemos a definição de estatística amostral, vejamos vários exemplos de estatística amostral junto com suas fórmulas para entender melhor o conceito.

Média amostral

A média amostral é a média dos valores de uma amostra. Para calcular a média amostral, todos os valores da amostra devem ser somados e depois divididos pelo número total de dados da amostra. O símbolo para as médias amostrais é

.

Proporção da amostra

A proporção da amostra é a proporção de casos de sucesso em uma amostra em relação ao tamanho da amostra. Portanto, para calcular a proporção da amostra, o número de sucessos na amostra deve ser dividido pelo número total de dados. O símbolo para proporção da amostra é

.

Desvio amostral

A variância da amostra é uma medida de dispersão que indica a variabilidade de uma amostra estatística. Para calcular a variância da amostra, você deve somar os quadrados de todos os resíduos da amostra e depois dividir pelo tamanho da amostra menos um. O símbolo da variância amostral é s ² .

Propriedades de uma amostra estatística

É importante que uma amostra estatística tenha as seguintes propriedades:

• Completude : a estatística da amostra representa de alguma forma o parâmetro populacional correspondente.
• Consistência : À medida que o tamanho da amostra aumenta, o valor da estatística da amostra torna-se mais próximo do valor real do parâmetro populacional.
• Suficiência : As estatísticas da amostra resumem todas as informações relevantes sobre a amostra.
• Imparcialidade : o viés de uma estatística amostral é definido como a diferença entre seu valor esperado e o valor real do parâmetro. Portanto, as estatísticas amostrais devem ser tão imparciais quanto possível.
• Erro mínimo : a diferença entre o valor da estatística amostral e o valor real do parâmetro deve ser a mínima possível.
• Baixa variância : A variância de uma estatística de amostra deve ser baixa.
• Robustez : Uma estatística de amostra robusta é aquela que, se algumas das suposições iniciais forem modificadas, o resultado da estatística não é alterado significativamente.

Exemplo de estatística e parâmetro populacional

Nesta seção, veremos a diferença entre uma estatística amostral e um parâmetro populacional.

A diferença entre uma estatística amostral e um parâmetro populacional é o conjunto de dados que eles representam. A estatística da amostra é uma medida calculada com dados de uma amostra. Porém, o parâmetro populacional é um valor que representa toda a população estudada.

Geralmente, as estatísticas amostrais e os parâmetros populacionais correspondentes à mesma medida estatística têm a mesma fórmula, mas representam conceitos diferentes.

Como nem todos os valores de uma população são normalmente conhecidos, os parâmetros populacionais não podem ser calculados. Assim, as estatísticas de amostragem são frequentemente utilizadas para estimar o valor de um parâmetro populacional. Para ver como isso é feito, clique no link a seguir:

Distribuição de amostras

A distribuição amostral , ou distribuição amostral , é a distribuição que resulta da consideração de todas as amostras possíveis de uma população. Simplificando, a distribuição amostral é a distribuição obtida pelo cálculo de uma estatística amostral de todas as amostras possíveis de uma população.

Por exemplo, se extrairmos todas as amostras possíveis de uma população estatística e calcularmos a média de cada amostra, o conjunto de médias amostrais forma uma distribuição amostral.

Nas estatísticas, a distribuição amostral é usada para calcular a probabilidade de aproximação do valor do parâmetro populacional ao estudar uma única amostra.