Je ne comprends pas à quoi correspondent les sorties d'intervalle, de limite inférieure et de limite supérieure pour cet outil d'exploration - elles ne semblent pas correspondre aux calculs chi^2 traditionnels que vous feriez pour calculer l'IC d'un écart-type. "Intervalle" ne semble même pas correspondre à la plage entre la limite supérieure et la limite inférieure...
Quelles sont les unités de largeur d’intervalle ?
Dépendent-ils de la valeur de l’écart type ?
Est-ce une demi-largeur ou une largeur complète ?
Comment puis-je l'utiliser pour calculer un CI ? Je sais que ce n'est pas censé être symétrique...
S'il vous plaît et merci,
Bonjour @Brian_Pimentel : Vous pouvez trouver ces informations ici (cliquez sur le bouton Aide).
https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/#page/jmp/margin-of-error-for-one-sample-variance.shtml#
Il est indiqué que la largeur (largeur totale puisque vous avez choisi l'option Intervalle) telle qu'elle apparaît est la même que celle que vous attendez en supposant que la variance de l'échantillon = 1 (ce qui est logique car vous n'avez pas encore collecté les données). Ainsi, dans votre cas, si vous prenez ensuite un échantillon de taille 27, la largeur de l'IC à 95 % pour la variance de la population sera de 1,258*variance de l'échantillon.
Vos autres questions :
1. Quelles sont les unités de largeur d'intervalle ? Sans unité.
2. Dépendent-ils de la valeur de l'écart type ? Non.
3. S'agit-il d'une demi-largeur ou d'une largeur complète ? Réponse ci-dessus.
4. Comment puis-je l'utiliser pour calculer un IC ? Il ne s'agit pas d'un outil permettant de calculer un IC. Il s'agit d'un outil permettant d'évaluer la taille d'échantillon souhaitée en fonction de la largeur souhaitée en fonction de la taille de l'échantillon. La largeur est une mesure de la précision de l'écart type de l'échantillon en tant qu'estimation de l'écart type de la population. Comme vous pouvez le voir sur le graphique, à mesure que la taille de votre échantillon augmente, le gain de précision diminue. Par exemple, largeur = 7,898 lorsque n = 5 et 2,86 lorsque n = 10. Ainsi, en augmentant la taille de votre échantillon de 5 à 10, vous obtenez une augmentation importante (7,898 à 2,86) de la précision. Mais en passant de 10 à 15 (en augmentant à nouveau de 5), vous obtenez une largeur de 1,951. Ainsi, l'augmentation de la précision est plus faible (2,86 à 1,951) pour la même augmentation de la taille de l'échantillon. Ainsi, les rendements en termes de précision diminuent à mesure que la taille de votre échantillon augmente (comme l'indique le tracé qui devient de plus en plus plat à mesure que la taille de l'échantillon augmente). C'est à vous de décider du compromis entre précision et taille de l'échantillon.
Une fois les données collectées, vous pouvez utiliser la plateforme de distribution pour calculer l'intervalle de confiance.
.
