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抽樣分配 Sampling Distributions

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Presentation on theme: "抽樣分配 Sampling Distributions"— Presentation transcript:

1 抽樣分配 Sampling Distributions
量化研究法二 統計原理與分析技術 第4章 抽樣分配 Sampling Distributions

2 基本概念 統計分析(statistical distribution) 母體分配(population distributions)
基於統計的機率原理所形成的分配 母體分配(population distributions) 隨機變數所有可能觀察值所形成的機率分配 抽樣分配(sampling distributions) 樣本統計量的機率分配 主要功能是在推估母體參數 如樣本平均數的抽樣分配(sampling distribution of means) 定義:從母體分配(μ,σ)中重複抽取無數次的樣本,計算某一個樣本統計量(如平均數),則無限多個平均數會形成一個常態分配,稱之,以N~(μx,σx)表示。

3 母體分配與抽樣分配圖示

4 抽樣誤差與抽樣標準誤 抽樣分配與抽樣誤差 標準誤與變異誤的概念 抽樣分配中的樣本統計量呈現波動狀態(因有抽樣誤差)
抽樣分配的平均數表示母數所在的位置 抽樣分配的標準差反應抽樣誤差的大小稱為標準誤(standard error of the sample mean),變異數為變異誤(squared standard error of the sample mean) 當標準誤或變異誤越大,表示抽樣的誤差越大,標準誤或變異誤越小,表示抽樣的誤差越小 標準誤與變異誤的概念 每一個樣本平均數與總平均數之間離散情形的期望值,開根號後即為標準誤 每一個樣本具有相同的機率函數,每一個樣本的離散情形的期望值即等於母體變異數

5 中央極限定理 樣本平均數抽樣分配的平均數等於母體平均數 平均數抽樣分配的變異數等於母體變異數除以樣本數
變異數(又稱變異誤)與樣本數大小成反比,或標準差(又稱標準誤)與樣本數大小的平方根成反比 不論原始母體的形狀是否為常態分配,當樣本人數夠大時,抽樣分配會趨近於一個常態分配 樣本統計量可以根據抽樣分配的機率原理來推估母數,並估計抽樣誤差的大小,稱為中央極限定理(Central Limit Theorem)。

6 抽樣分配與母體分配的關係 抽樣分配的標準差 抽樣分配的常態性受到母體常態性的影響。 最小是0(當樣本人數等於母體人數時)
最大等於母體標準差σ(當樣本人數為1時) 在一般情形下,抽樣分配的標準差會小於母體標準差,而以母體標準差σ為極大值。 抽樣分配的常態性受到母體常態性的影響。 如果母體為常態分配,無論樣本人數多少,抽樣分配則必定是常態分配,但是如果母體不是常態分配,則抽樣分配隨著樣本數越大,越趨近常態分配 受限於母體分配特性,抽樣分配有可能不是常態分配,而需以樣本數增加的方法來確保抽樣分配的常態性。

7 母體、樣本與抽樣分配的關係圖示

8 χ2分配 定義 若X為一常態隨機變數,平均數為μ,變異數為σ2,則 若將X值轉換成一個標準分數(Z分數) 將Z分數取平方
卡方變數與卡方分配 卡方變數為恆為正值的隨機變數 隨著觀察值X分數的變化,卡方變數(Z2分數)的出現機率也呈現某種規律的變化,卡方變數的分配稱為χ2分配

9 從母體隨機抽取v個樣本,每一個分數均取Z分數平方後相加,得到卡方變數為,通式如下
上式稱為自由度為v的卡方隨機變數。其平均數為v,變異數為2v,以期望式表示如下

10 在不同的自由度下,卡方分配的形狀有所不同
自由度與卡方分配 在不同的自由度下,卡方分配的形狀有所不同 當自由度小時,分佈呈現正偏態不對稱分佈 當自由度越大,分佈逐漸形成常態分佈。

11 F分配 定義 若有兩個獨立的卡方隨機變項與,各自除以自己的自由度後相除,其比值稱為F隨機變項(F random variable),所形成的分配稱為F分配: F分配的平均數與變異數以期望值形式表示如下

12 F分配與自由度 F量數是由自由度為v1與v2的兩個卡方變數之比值,以F(v1,v2)表示,當自由度小時,F分配呈現正偏態,自由度越大,越接近常態分配

13 F分配與假設考驗 對於兩個獨立卡方變項的比值,可以用來檢驗兩個獨立樣本的變異數估計數是否相同之假設。導出式如下

14 t分配 定義 隨機變數X呈現常態分配,對於X變項的期望值為平均數μ,X變項的變異數為σ2,將X變項取Z分數,然後對另一個獨立的χ2隨機變數做轉換,即成t隨機變數(t random variable) t變數的分配稱為t分配,是自由度為n-1的對稱分配,期望值與變異數為

15 t分配與自由度 t分配的變異數隨著自由度的變化而變動 自由度越大,變異數越趨近於1,接近標準化常態分配
自由度越小,變異數越大於1,也就是比標準化常態分配更趨於分散扁平

16 四大分配的關係 Z、χ2、F與t是推論統計的四大基本分配 Z分配(也就是標準常態分配)是各分配之母 在t統計量的公式中,母體標準差在推導中被抵銷,表示t統計量的計算,可以在母體標準差未知的情條件下進行運算

17 使用SPSS查表 Z分配累積機率操作對話框

18 t分配累積機率操作對話框

19 F與2分配 尾機率函數(tail probability functions) (SIG) 尾機率操作對話框

20 累積機率函數(cumulated probability functions)(CDF)
累積機率操作對話框

21 F分配查表 自由度以變數形式輸入


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