Exatidão e precisão em termos da distribuição de amostragem

A ideia de uma distribuição de amostragem está no coração dos conceitos de precisão e precEusion. Imagine um cenário em que uma experiência (como um ensaio clínico ou de pesquisa) realiza-se uma e outra vez um grande número de vezes, cada vez em uma amostra aleatória diferente de assuntos.

Usando o "por cento das crianças que gostam de chocolate" exemplo, cada experimento poderia consistir em entrevistar 50 crianças escolhidas aleatoriamente e relatar qual a percentagem de crianças que integravam a amostra disse que eles gostaram chocolate.

Repetindo toda essa experiência N vezes (e supondo que N é-se na casa dos milhões) exigiria um monte de cientistas, ter um monte de tempo e custar muito dinheiro, mas suponho que você realmente pode fazê-lo.

Para cada repetição da experiência, você terá algum valor particular para a estatística da amostra você estava interessado em (a percentagem de crianças em que a amostra que gostam de chocolate), e você escrever este número para baixo em um (muito grande) peça de papel.

Após a realização de sua experiência N vezes, você teria um enorme conjunto de valores para a estatística de amostragem (isto é, a percentagem de crianças que gostam de chocolate). Você poderia, então, calcular a média desses valores, adicionando-os e dividindo por N.

E você pode calcular o desvio padrão subtraindo a média de cada valor, em quadratura com cada diferença, somando os quadrados, dividindo-se por N - 1, e, em seguida, tomando a raiz quadrada. E você poderia construir um histograma da N valores percentuais, para ver como eles estavam se espalhar.

Os estatísticos descrever isso de uma maneira mais formal - eles dizem que todos os seus resultados replicados estão espalhados em algo chamado distribuição de amostras para essa estatística da amostra da sua experiência.

• Precisão refere-se a quão perto a sua estatística da amostra observada vem ao parâmetro real da população, ou mais formalmente, como fechar a média da distribuição amostral é a média da distribuição da população. Por exemplo, o quão perto é a média de todos os seus valores percentuais para a verdadeira percentagem de crianças que gostam de chocolate?

• Precisão refere-se a quão perto os seus valores replicados da amostra estatística são uns com os outros, ou mais formalmente, a largura da distribuição de amostragem é, que pode ser expressa como o desvio padrão da distribuição amostral. Por exemplo, qual é o desvio padrão do seu grande coleção de valores percentuais?