¿RNORM para R?

Si utiliza la función `rnorm` en lenguaje R para generar 50 datos de edad y especifica una media de 24,12 y una desviación estándar de 3,11, pero la media y la desviación estándar calculadas en SPSS son incorrectas, puede haber varias razones para preste atención a:

1. Pseudoaleatorización: la función "rnorm" genera datos pseudoaleatorios y los datos generados en cada ejecución pueden ser ligeramente diferentes. Por lo tanto, incluso con los mismos valores de parámetros, los datos generados serán ligeramente diferentes cada vez. Esta puede ser una de las razones por las que los resultados no son del todo consistentes.

2. Diferencias en herramientas y algoritmos: La función "RNORM" en R y el algoritmo estadístico en SPSS pueden utilizar diferentes métodos para calcular la media y la desviación estándar, lo que también puede llevar a resultados que no sean completamente correctos. coherente.

Para resolver este problema o minimizar el error, puede probar los siguientes métodos:

1. Aumentar el tamaño de la muestra: aumentar el tamaño de la muestra generada puede aproximarse mejor a la media teórica y al estándar. desviación. Intente utilizar un tamaño de muestra más grande, como 100 o 1000, para ver si los resultados se acercan más al valor teórico.

2. Verifique la configuración del código y los parámetros: verifique la configuración del código y los parámetros que utiliza para generar datos en R para asegurarse de que no haya entradas de parámetros incorrectas o mal manejadas. Asegúrese de utilizar los métodos estadísticos y de entrada de datos correctos en SPSS.

3. Compare resultados con tamaños de muestra más grandes: genere un tamaño de muestra más grande, como 1000 puntos de datos, y compare la consistencia de las medias y desviaciones estándar calculadas por R y SPSS en estos datos. Si los resultados para una muestra de tamaño grande son cercanos, indica que el error puede estar relacionado con el tamaño de muestra más pequeño.

Vale la pena señalar que, en teoría, cuando el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande, la media de la muestra debe estar cerca de la media de la población y la desviación estándar debe estar cerca de la desviación estándar de la población. Sin embargo, con tamaños de muestra pequeños o datos generados pseudoaleatoriamente, los errores pueden ser normales. En la práctica, se recomienda considerar una variedad de factores y no depender demasiado de las diferencias en un solo punto de datos.