Ошибки выборки

Средняя ошибка выборки также зависит от степени варьи­рования изучаемого признака. Степень варьирования, как из­вестно, характеризуется дисперсией σ2 или w(1-w) — для альтернативного признака. Чем меньше вариация признака, а следовательно, и дисперсия, тем меньше средняя ошибка вы­борки, и наоборот. При нулевой дисперсии (признак не варь­ирует) средняя ошибка выборки равна нулю, т. е. любая еди­ница генеральной совокупности будет совершенно точно ха­рактеризовать всю совокупность по этому признаку.

Зависимость средней ошибки выборки от ее объема и степе­ни варьирования признака отражена в формулах, с помощью которых можно рассчитать среднюю ошибку выборки в условиях выборочного наблюдения, когда генеральные характеристики (х ,p) неизвестны, и следовательно, не представляется возмож­ным нахождение реальной ошибки выборки непосредственно по формулам (форм. 1), (форм. 2).

Ø При случайном повторном отборе

средние ошибки

теоретически рассчитывают по следующим формулам:

• для средней количественного признака

; (форм. 3)

• для доли (альтернативного признака)

; (форм. 4)

Поскольку практически дисперсия признака в генеральной совокупности σ2 точно неизвестна, на практике пользуются значением дисперсии S2, рассчитанным для выборочной сово­купности на основании закона больших чисел, согласно кото­рому выборочная совокупность при достаточно большом объеме выборки достаточно точно воспроизводит характеристики гене­ральной совокупности.

Таким образом, расчетные формулы среднейошиб­ки выборки

при случайном повторном отборе будут следующие:

• для средней количественного признака

; (форм. 5)

• для доли (альтернативного признака)

. (форм. 6)

Однако дисперсия выборочной совокупности не равна диспер­сии генеральной совокупности, и следовательно, средние ошибки выборки, рассчитанные по формулам (форм. 5) и (форм. 6), будут прибли­женными. Но в теории вероятностей доказано, что генеральная дисперсия выражается через выборную следующим соотношением:

. (форм. 7)

Так как п/(n -1) при достаточно больших п — величина, близкая к единице, то можно принять, что , а следова­тельно, в практических расчетах средних ошибок выборки мож­но использовать формулы (форм. 5) и (форм. 6). И только в случаях ма­лой выборки (когда объем выборки не превышает 30) необхо­димо учитывать коэффициент п/(n-1) и

исчислять среднюю ошибку малой выборки по формуле:

. (форм. 8)

Ø X При случайном бесповторном отборе

в приведенные выше формулы расчета средних ошибок выборки необходимо подко­ренное выражение умножить на 1-(n/N), поскольку в процес­се бесповторной выборки сокращается численность единиц генеральной совокупности. Следовательно, для бесповторной вы­борки расчетные формулы средней ошибки выборки

примут такой вид:

• для средней количественного признака

; (форм. 9)

• для доли (альтернативного признака)

. (форм. 10)

Так как п всегда меньше N, то дополнительный множи­тель 1-(n/N) всегда будет меньше единицы. Отсюда следу­ет, что средняя ошибка при бесповторном отборе всегда будет меньше, чем при повторном. В то же время при сравнительно небольшом проценте выборки этот множитель близок к еди­нице (например, при 5%-ной выборке он равен 0,95; при 2%-ной — 0,98 и т.д.). Поэтому иногда на практике пользуются для определения средней ошибки выборки формулами (форм. 5) и (форм. 6) без указанного множителя, хотя выборку и организуют как бесповторную. Это имеет место в тех случаях, когда число единиц генеральной совокупности N неизвестно или безгра­нично, или когда п очень мало по сравнению с N, и по су­ществу, введение дополнительного множителя, близкого по значению к единице, практически не повлияет на значение средней ошибки выборки.