À mesure que une taille d'échantillon augmente, la variance de l'échantillon (variation entre les observations) augmente mais la variance de la moyenne de l'échantillon (erreur standard) diminue et donc la précision augmente.
- Pourquoi la variance diminue-t-elle à mesure que la taille de l'échantillon augmente?
- Qu'arrive-t-il au biais et à la variance lorsque la taille de l'échantillon augmente?
- Quel est l'effet de l'augmentation de la taille de l'échantillon?
- L'augmentation de la taille de l'échantillon réduit-elle le biais et la variabilité?
Pourquoi la variance diminue-t-elle à mesure que la taille de l'échantillon augmente?
À mesure que la taille de l'échantillon augmente, la distribution d'échantillonnage a tendance à devenir normale. C'est la distribution d'échantillonnage devient de nature leptokurtique. Cela ne se produit que parce qu'avec l'augmentation de la taille de l'échantillon, la variabilité diminue à mesure que la distribution d'échantillonnage ressemble à la population dans une large mesure.
Qu'arrive-t-il au biais et à la variance lorsque la taille de l'échantillon augmente?
La taille du biais est proportionnelle à la variance de la population, et elle diminuera à mesure que la taille de l'échantillon augmente.
Quel est l'effet de l'augmentation de la taille de l'échantillon?
Plus la taille de l'échantillon est grande, plus les valeurs moyennes seront précises. Des échantillons plus grands aident également les chercheurs à identifier les valeurs aberrantes dans les données et à fournir des marges d'erreur plus petites.
L'augmentation de la taille de l'échantillon réduit-elle le biais et la variabilité?
La raison en est que l'augmentation de la taille de l'échantillon réduira non seulement le biais, mais éliminera les effets de variance de l'erreur d'échantillonnage. Cette méthode d'ajustement de biais à faible coût dans cette étude ne purge pas les effets que l'erreur d'échantillonnage a sur la variance de la même manière que l'augmentation de la taille de l'échantillon.