Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "statistical error" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Szanse i iluzje dotyczące korzystania z dużych prób we wnioskowaniu statystycznym
Opportunities and illusions of using large samples in statistical inference
Autorzy:
Szreder, Mirosław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2106803.pdf
Data publikacji:
2022-08-31
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
wnioskowanie statystyczne
błąd próbkowania
błąd losowy
liczebność próby
istotność statystyczna
p-value
statistical inference
sampling error
random error
sample size
statistical significance
Opis:
Teoria wnioskowania statystycznego jasno określa korzyści związane z dużą liczebnością próby badawczej. Wraz ze wzrostem wielkości próby maleje ilość błędów ocen szacowanych parametrów populacji (zwiększa się precyzja estymacji), a także rosną wartości mocy testów wykorzystywanych do weryfikacji hipotez statystycznych. Współczesne możliwości łatwego dotarcia do dużych prób badawczych (np. paneli internetowych), a także korzystania z coraz bardziej zaawansowanego i przyjaznego dla użytkownika oprogramowania statystycznego sprzyjają niedostrzeganiu zagrożeń dla wnioskowania statystycznego, jakie wiążą się z dużymi liczebnie próbami. Część badaczy ulega iluzji, że duża próba jest w stanie zniwelować i rozproszyć nie tylko błąd losowy, charakterystyczny dla każdej techniki losowania próby, lecz także błędy nielosowe. Znaczenie dużej liczebności próby jest ponadto jednym z ważnych aspektów toczącej się od kilkunastu lat dyskusji na temat istotności statystycznej (p-value) oraz problemów z jej rozstrzyganiem i interpretowaniem. Celem opracowania jest wskazanie i omówienie konsekwencji dostrzegania w dużych próbach statystycznych jedynie szans, a pomijanie wyzwań i zagrożeń wynikających z ich stosowania. W artykule pokazano, że duża liczebność próby, której doboru dokonano za pomocą techniki nieprobabilistycznej, nie może stanowić alternatywy dla wyboru losowego. W szczególności dotyczy to internetowych paneli wolontariuszy deklarujących chęć udziału w badaniu. Wskazano ponadto na znaczenie komponentu nielosowego w błędzie próbkowania, który nie jest malejącą funkcją liczebności próby. W odniesieniu zaś do współczesnych problemów weryfikacji hipotez nakreślono i zilustrowano przykładem naukowy i etyczny wymiar podążania za istotnością statystyczną z wykorzystaniem dużych liczebnie prób lub wielokrotnego próbkowania.
The theory of statistical inference clearly describes the benefits of large samples. The larger the sample size, the fewer standard errors of the estimated population parameters (the precision of the estimation improves) and the values of the power of statistical tests in hypothesis testing increase. Today’s easy access not only to large samples (e.g. web panels) but also to more advanced and user-friendly statistical software may obscure the potential threats faced by statistical inference based on large samples. Some researchers seem to be under the illusion that large samples can reduce both random errors, typical for any sampling technique, as well as non-random errors. Additionally, the role of a large sample size is an important aspect of the much discussed in the recent years issue of statistical significance (p-value) and the problems related to its determination and interpretation. The aim of the paper is to present and discuss the consequences of focusing solely on the advantages of large samples and ignoring any threats and challenges they pose to statistical inference. The study shows that a large-size sample collected using one of the non-random sampling techniques cannot be an alternative to random sampling. This particularly applies to online panels of volunteers willing to participate in a survey. The paper also shows that the sampling error may contain a non-random component which should not be regarded as a function of the sample size. As for the contemporary challenges related to testing hypotheses, the study discusses and exemplifies the scientific and ethical aspects of searching for statistical significance using large samples or multiple sampling.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2022, 67, 8; 1-16
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Pomiar statusu osób na rynku pracy w Narodowym Spisie Powszechnym Ludności i Mieszkań 2011
Autorzy:
Lańduch, Paweł
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/542095.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
statistical questionnaire
measurement error
index of consistency
latent class
kwestionariusz statystyczny
błąd pomiaru
indeks zgodności
klasa ukryta
Opis:
Wielokrotny pomiar statusu osób na rynku pracy z wykorzystaniem kwestionariusza statystycznego może posłużyć do zastosowania metod ilościowych do oceny jego jakości. W celu oceny jakości wyników badania stosuje się m.in. metody powtórnego, a także wielokrotnego pomiaru na wybranej próbie losowej. Na podstawie danych uzyskanych z Narodowego Spisu Powszechnego Ludności i Mieszkań przeprowadzonego w 2011 r. (NSP 2011), zaprezentowano zastosowanie współczynnika zgodności Cohena oraz analizy klasy ukrytej do oceny jakości klasyfikowania osoby na rynku pracy. Pytania kwestionariusza spisowego pozwoliły na ocenę statusu osób na rynku pracy zgodnie z rekomendacją Międzynarodowej Organizacji Pracy (MOP) i samooceny respondenta. W artykule przedstawiono tylko kwestię zgodności wyników uzyskanych w tych ujęciach w części spisu opartej na próbie losowej, pomijając wiele innych zagadnień dotyczących błędów losowych i nielosowych.
Multimeasurement of the person’s labour market status based on the statistical questionnaire may be used for the assessment of its quality with quantitative methods. In order to evaluate the measurement quality we employ among others, remeasurement or multiple measurements for a random sample of units. Based on the data from the National Population and Housing Census 2011, this article presents appliance of the Cohen’s coefficient of contingency and Latent Class Analysis for the assessment of respondent’s labour force classification. The questions in the census questionnaire enable the evaluation of persons’ labour market status according to International Labour Organisation (ILO) recommendation as well as give an opportunity to respondent’s self-assessment. The article focuses on the issue of results’ consistency obtained from these two types of information in the part of the Census based on a random sample. Many other aspects relating to random and non-random errors were omitted in the research.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2017, 2; 98-111
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies