La llamada muestra pequeña generalmente se refiere al número de unidades de muestra

La llamada muestra pequeña generalmente se refiere al número de unidades de muestra. La respuesta es la siguiente:

La llamada muestra pequeña generalmente se refiere al número de unidades de muestra a continuación. 30.

La muestra pequeña es un tipo de muestra. Se refiere a lo opuesto a "muestra grande". Generalmente se refiere a una muestra con un tamaño de muestra menor o igual a 30. Se debe utilizar la distribución exacta de la estadística para hacer inferencias estadísticas.

La prueba de muestra pequeña es un tipo de prueba de hipótesis estadística. A diferencia de la "prueba de muestra grande". Es una pequeña muestra estadística. Cuando se conoce la distribución exacta de la estadística de prueba, el tamaño de la muestra aleatoria no es demasiado grande (por ejemplo, menos de 30) y la prueba para el punto crítico del dominio negativo también se puede obtener con precisión.

Por ejemplo, una población normal La prueba de la media μ, si se conoce la varianza, la estadística tiene una distribución normal estándar.

La muestra (espécimen) es una parte de los individuos bajo observación. o encuesta.La población es la totalidad del objeto de investigación.El número total de elementos a examinar en la población se denomina tamaño de muestra. Generalmente, el contenido de la muestra es en unidades, por ejemplo: cuando se investiga la visión de 300. estudiantes de secundaria en una escuela secundaria, la muestra es la agudeza visual de 300 estudiantes de secundaria y el tamaño de la muestra es 300.

El proceso de selección de una muestra se llama muestreo y el método de muestreo es. diferentes según el objeto.

Por ejemplo, las muestras de agua recolectadas de pozos o ríos durante las pruebas de calidad del agua, y las muestras de sangre u otros tejidos vivos recolectadas de pacientes durante las pruebas clínicas son muestras y toda el agua en un; pozo o un determinado tramo de un río es una muestra. Toda la sangre del cuerpo o de un determinado tejido u órgano es una totalidad.

Este tipo de totalidad existe concretamente, pero otras totalidades son imaginarias y sólo existen. en un rango teórico, como un determinado experimento con respecto a la eficacia de nuevos medicamentos contra la influenza, el lote inicial de pacientes con influenza tratados es solo una muestra, sin importar cuántos.

Si la eficacia del medicamento es alta. confirmado y promovido, todos los pacientes posteriores lo recibirán en las mismas condiciones. Todos los pacientes con influenza tratados con este medicamento pertenecen a esta población. Sin embargo, cuando se probó por primera vez, esta población no existía y era imaginaria. p> Las unidades de observación incluidas en la población suelen ser grandes o incluso infinitas. En el trabajo real, generalmente es imposible o innecesario estudiar cada unidad de observación una por una. Solo podemos seleccionar una parte de las unidades de observación para la observación o investigación real. y luego hacer inferencias basadas en los resultados de observación e investigación de esta parte de las unidades de observación.

Por ejemplo, en el ejemplo anterior de un nuevo medicamento que trata la influenza, el ensayo solo trata. un pequeño número de pacientes limitado, pero la conclusión debe extenderse a toda la población para establecer una regularidad de la eficacia del medicamento en todos los pacientes con influenza. Por lo tanto, el propósito de observar una muestra es hacer inferencias sobre la población. relación dialéctica entre la muestra y la población.

Generalmente, el contenido de la muestra es específico de la unidad, por ejemplo: encuestar a 300 estudiantes de secundaria en una determinada escuela secundaria Entre las condiciones de agudeza visual, la muestra. es la condición de agudeza visual de 300 estudiantes de secundaria y el tamaño de la muestra es 300.