Estatística Tamanho da amostra

Vamos ver sobre o tamanho da amostra estatística. tamanho estatística da amostra é a parte da população que nos ajuda a fazer inferências sobre a população. Acumulando a pesquisa de toda a informação sobre a população não é possível e é demorado e luxuoso. Assim, é necessário um tamanho de amostra adequado, de modo que podemos criar inferências sobre a população com base nessa amostra size.Let nos ver sobre amostra de estatísticas calculadora de tamanho. A calculadora é uma das máquinas que são ajudados para calcular o tamanho da amostra estatística. O tamanho da amostra estatística é as partes da população que nos apóia para ilustrar as inferências sobre a população. Reunir examinar as informações coleção sobre a população não é provável e é hora insuportável e contente. Assim, envolvem um tamanho de amostra adequado para que possamos gerar inferências sobre a base populacional em que o teste de estatísticas amostra size.In hipótese são utilizados para obter a probabilidade de uma hipótese particular para ser aceitável. Hipótese é especificado como indicação que podem ou não ser aceitável. Nas estatísticas de dois testes de hipóteses são aplicadas. Eles são hipóteses nula e alternativa. O nulo e testes de hipóteses alternativas são conflitantes com todos os outros. Vários testes são utilizados em hipótese. Cada teste estabelecer através de uma hipótese nula. Vamos ver sobre o tamanho da amostra dois proportions.Formula para Estatístico Tamanho da amostra: Vejamos a fórmula para o tamanho da amostra estatística. O tamanho da amostra estatística é descrito below.'N = (t ^ 2 * p (1-p)) /m ^ 2.'Description: n = exigida amostra size.t = Nível de Confiança valor padrão (1,96) .p = estimado prevalência value.m = margem de erro (valor padrão de 0,05) .Examples de estatística Tamanho da amostra: Vamos ver alguns exemplos de size.Example amostra estatística 1: o valor prevalência estimada é de 40% (0,4) encontrar o size.Solution amostra estatística : O valor estimado de 40% = .N = '. (t ^ 2 * P (1-P)) /m ^ 2' = '. (1,96 * 0,4 (1-0,4)) /(0,05 ^ 2)' = 4.704.This é o tamanho da amostra estatística para as data.Example dadas 2: o valor prevalência estimada é de 35% (0,35) encontrar o size.Solution amostra estatística: o valor estimado = 0.35.N = '(t ^ 2 * p ( 1-p) /m ^ 2) '=' (1,96 * 0,35 (1-0.35)) /(0,05 ^ 2) '= 4.459.This é o tamanho da amostra estatística para o dado data.Example 3:.. a estimativa valor de prevalência é de 20% (0,2) encontrar o size.Solution amostra estatística: '. (t ^ 2 * p (1-p)) /m ^ 2' o valor estimado = 20% .N = = '(1,96 * 0,2 (1-0.2)) /(0,05 ^ 2) '= 3.136.This é o tamanho da amostra estatística para o dado data.Example. 4: o valor prevalência estimada é de 25% (0,25) encontrar o size.Solution amostra estatística: o valor estimado = 25% .N = '(t ^ 2 * P (1-P)) /m ^ 2.' '= (1,96 * 0,25 (1-0,25)) /(0,05 ^ 2)' = 3.675.This é o tamanho da amostra estatística para as data.Example dadas 5: o valor prevalência estimada é de 15% (0,15) encontrar o size.Solution amostra estatística: o valor estimado = 15% .N = '(t ^ 2 * p (1- p)) /m ^ 2 '= 1,96 * 0,15 (1-0.15) /0,05 ^ 2. = 2.499.This é o tamanho da amostra estatística para as data.Example dadas. 6: o valor prevalência estimada é de 8% (0,08) encontrar o size.Solution amostra estatística: '. (t ^ 2 * p (1-p)) /m ^ 2' o valor estimado = 8% .N = = '(1,96 * 0,08 (1-0.08)) /0,05 ^ 2 '. = 1.443.This é o tamanho da amostra estatística dos dados fornecidos.