Come compensare una piccola dimensione del campione in analisi statistica

Nelle statistiche di analisi , si sa normalmente un parametro sulla tua popolazione : si potrebbe conoscere la media o la deviazione standard . È anche possibile utilizzare una grande dimensione del campione per fare supposizioni su ciò che quei parametri potrebbero essere in una popolazione . Tuttavia, se il campione è troppo piccolo ( per esempio, si ha solo un campione di 10 studenti in una scuola di 2.000 studenti ) , tutti i parametri si tenta di calcolare potranno non essere accurate. Invece di basarsi su parametri , scegliere un metodo statistico non parametrico per i vostri dati per compensare la ridotta dimensione del campione . Istruzioni
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Determinare se la dimensione del campione è troppo piccolo abbastanza per eseguire i test non parametrici . Come regola generale, un campione di sotto dei 100 è considerato " piccolo " dalla maggior parte degli standard . I tre principali test non parametrici sono Kolmogorov - Smirnov , Wilcoxon abbinato prova le coppie e la prova Sign .
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Scegliere un test non parametrico per eseguire i vostri dati . Scegliere il test di Kolmogorov -Smirnov , se si desidera rilevare le differenze tra i mezzi. Scegli il Wilcoxon abbinato prova le coppie , se si vuole classificare le differenze di osservazioni. In caso contrario , scegliere il test dei segni ,
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Determinare l' importanza dello studio che si sta intraprendendo . Uno studio importante sarebbe quella che potrebbe rischiare la vita o la salute ( per esempio , si sta studiando l'efficacia di un nuovo farmaco ) . Se i risultati del vostro studio sono importanti , eseguire tutti e tre i metodi non parametrici e confrontare i risultati .
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Eseguire una delle prove sui vostri dati da rappresentare graficamente una distribuzione rilevante e rifiutare o accettare l'ipotesi nulla ipotesi .