样本量、混杂、偏差我有疑问。 我使用 1960 年至 2014 年的人均（每年）用电量数据。 这样本量在这种情况下，整个世界以及各个地区和国家的 N = 55。 然而，全世界每年人均用电量约为 7,000,000,000 人，以挪威为例，约为 500 万人，但在 1960 年至 2014 年期间，这两种情况下的 N = 55。 有没有办法统计评估在第一种情况下包括 70 亿人口，而在第二种情况下，在减少混淆和偏见方面要少得多？
其他回复：样本量、混杂、偏差你好，
我看起来没有人能够解决你的问题。 部分原因可能是提供的有关您的具体案例的信息有限。 是否可以提供数据结构的示例（如果信息敏感，则为模拟数据）以及您想在此数据中测试的确切假设。
此外，您似乎正在尝试根据总比率（人均用电量）来估计测量中的误差。 据我所知，我认为没有任何有效的方法可以追溯得出此类信息。
希望通过您可能提供的其他信息，该委员会的专家（我不是其中之一）将能够提供答案。
最好的，
TS回复：样本量、混杂、偏差也许这个问题不清楚。 我会尽力澄清. 这是关于时间序列的统计分析。 从 1960 年到 2014 年，共 55 年。 因此，所有国家和地区的样本量为 N = 55。 人口规模（人数）没有反映在时间序列的样本量（年数）中。 在这种情况下计算 p 值时，无论研究覆盖 1000 人、100 万人还是 10 亿人，样本的宽度始终为 55。 这对我来说是不合逻辑的，但在数学上确实如此。
