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In questo video imparerai come utilizzare il calcolatore della dimensione del campione per gli intervalli di confidenza per calcolare la dimensione del campione necessaria per creare un intervallo di confidenza con un margine di errore specificato.
Questa calcolatrice è disponibile dal menu Guida in JMP, in Dati campione e poi Calcolatrici.
È possibile utilizzare la calcolatrice per valutare la dimensione del campione per un intervallo di confidenza per una proporzione o una media. Faremo clic su OK per calcolare la dimensione del campione per un intervallo di confidenza per una media.
Per questo scenario, supponiamo che stiamo pianificando di raccogliere dati per stimare la resistenza alla rottura media di una parte, misurata in ksi (kilopounds per pollice quadrato). Il margine di errore desiderato per la stima dell'intervallo è 10 ksi.
Per calcolare la dimensione del campione, devi inserire tre valori. Il primo è il livello di confidenza desiderato. Costruiremo un intervallo di confidenza del 95%, quindi inseriremo 0,95 nel primo campo.
Utilizziamo un valore di pianificazione per la deviazione standard della popolazione. Questa è una stima ragionevole della deviazione standard, che è guidata dai dati passati e dalla conoscenza dell'argomento. Per questo scenario, supponiamo che la deviazione standard stimata sia 20 ksi.
Nell'ultimo campo, specifichiamo il margine di errore desiderato, ovvero la semiampiezza dell'intervallo di confidenza. Inseriamo 10 in questo campo e premiamo il tasto Tab o Invio per accettare questo valore.
Il valore risultante è 15,3658, che arrotondiamo a 16.
Cosa significa questo? Per ottenere un margine di errore di 10 ksi per il nostro intervallo di confidenza al 95%, data la deviazione standard e il livello di confidenza presunti, dobbiamo misurare il carico di rottura di 16 parti.
Cosa succede se il margine di errore richiesto è 5 anziché 10? Il valore calcolato è ora 61,4633 o 62.
Per ridurre della metà il margine di errore, dobbiamo quadruplicare la dimensione del campione.
Cosa succede se usiamo i valori correnti ma vogliamo calcolare un intervallo di confidenza del 99% invece di un intervallo del 95%? Per questi stessi valori, la dimensione del campione passa a 107. Per un livello di confidenza più elevato, è necessaria una dimensione del campione più ampia.
Diamo un'occhiata a un altro campo. Cosa accadrebbe alla dimensione del campione se la popolazione fosse effettivamente meno variabile? Per i valori attuali, se riduciamo la deviazione standard da 20 ksi a 10, la dimensione del campione scende a 27.
Per una popolazione meno variabile, è necessaria una dimensione del campione più piccola per ottenere un margine di errore specificato al livello di confidenza specificato.
