Las propiedades de una media muestral

A media de la muestra es la media de las variables independientes en un conjunto de datos . Muestras más pequeñas de una población más grande se estudian o probados para reducir el tiempo y los costos de la investigación . La muestra pretende ser un reflejo de la población más grande de la que se tomó. El análisis estadístico de la serie de datos de la muestra se utiliza para predecir los resultados para la población mayor. Varias propiedades de una media muestral se correlacionan directamente con la media de la población . Muestra y Población Los medios son el mismo

La media de la muestra representa un promedio . Por ejemplo, si un conjunto de datos de ejemplo contiene los números 10 , 12, 14 , 15 y 16 , la media se calcula sumando todos los números y dividiéndolos por cinco. En este caso, la media de la muestra sería de aproximadamente 13,4 . Una de las propiedades de una media de la muestra es que es igual a o idéntica a la media de la población . Por lo tanto , si la media de la muestra se determina que es 13.4 , entonces se asume que la media de la población es también 13.4 .
Distribución Normal

Si la distribución de la población es normal , entonces se asume que la distribución de la media de la muestra también es normal . Una distribución normal significa que el 50 por ciento del conjunto de datos es mayor que la media y el 50 por ciento es menor que la media . Puesto que todas las variables en un conjunto de datos no será igual a la media , deben o bien caen por encima o por debajo de ella. Para un conjunto de datos de muestra que contiene 10 variables independientes , cinco de esas variables será menor que la media , y cinco serán mayores que la media .
La varianza muestral y la media de la muestra son Independiente

la varianza de la muestra se utiliza para calcular la varianza de la población . Se considera que es una estimación no sesgada , ya que es independiente de la media de la muestra . La varianza de la muestra se calcula restando primero cada variable en el conjunto de datos a partir de la media de la muestra . Todas estas cifras se suman y al cuadrado. Por último , la figura cuadrado se divide por la cantidad de números en el conjunto de datos menos uno. Una variación es una predicción de cuánto se espera que una variable independiente a desviarse de la media . Por ejemplo , un conjunto de datos de ejemplo que tiene una variación de tres se interpretaría como se espera que la variable de población media a ser tres cifras por encima o por debajo de la media .
Teorema Central del Límite

el teorema del límite central indica que a medida que los tamaños de muestra se hacen más grandes , la distribución de la media muestral se convertirá en normal. No todos los habitantes de la muestra se distribuye normalmente. Hay algunos que están positivamente o negativamente sesgada , con la mayoría de las variables independientes que caen por encima o por debajo de la media . Cuando aumentan los tamaños de muestra , más de esas variables independientes se distribuirán de manera uniforme a cada lado de la media muestral . Por ello, muchos investigadores y estadísticos hacen hincapié en la importancia de obtener una muestra lo suficientemente grande como para que los resultados sean lo más precisas posible.