パラメータ対統計量–違いは何ですか？

Nov05,2020●5分読み取り

パラメータと統計は、サンプルサイズの決定に重要な密接に関連する用語です。 多くの人がパラメータと統計の違いを理解するのに苦労していますが、これらの尺度が正確に何を意味し、どのように区別するかを知ることが重要で

パラメータとは何ですか？,

それは、その母集団内のすべての要素に基づいて、母集団全体の特性（共通の特性を共有する検討中のすべての単位の質量）の尺度です。 たとえば、ある都市に住むすべての人々、世界中のすべての男性ティーンエイジャー、ショッピングトロリーのすべての要素、または教室のすべての学生。

あなたが工場のすべての従業員にどのようなランチを好むのか尋ね、その半分がパスタを言うなら、ここでパラメータが得られます–従業員の50％がランチのパスタのようです。, その一方で、それはあなたが彼らの選択についてそれらのすべてを尋ねることができないので、昼食のためのパスタのような全世界でどのように その場合、あなたはおそらくそれらの代表的なサンプル（一部）だけを調査し、男性の人口全体に答えを外挿するでしょう。 これは、統計と呼ばれる他の尺度に私たちをもたらします。

これは、研究中の母集団の分数（サンプル）について何かを言っている特性の尺度です。 統計におけるサンプルは、母集団の一部または一部です。 目標は、特定の母集団パラメータを推定することです。, 与えられた母集団から複数の標本を描画することができ、異なる標本から取得された統計量（結果）は標本によって異なります。 したがって、サンプルまたは部分に関するデータを使用すると、母集団全体の特性を推定できます。

パラメータと統計

統計とパラメータの違いを知ることができますか？

• パラメータは、人口全体を記述する固定された尺度です（人口は、共通の特性を共有する人々、物、動物、現象のグループです。,）統計は、標的母集団の一部である標本の特性である。
• パラメータは固定された未知の数値であり、統計は既知の数値であり、母集団の部分に依存する変数です。,
• サンプルの統計-人口パラメータが異なる統計を記述します:

人口のパラメータには、人口の割合に代表される、P値で表されるμ(ギリシャ文字mu),σ2を表す分散、Nは人口規模、σ(ギリシャ文字のグを表す標準偏差、σxを表す標準誤差の平均値、σ/μを表す係数の変化量(X-μ)/σは標準変量(z) とσpを表す標準誤差率となっています。,

サンプル統計において、平均はx（x-bar）で表され、サンプル比率はp（p-hat）で表され、sは標準偏差、s2は分散、サンプルサイズはnで表され、sxは平均の標準誤差、spは比例の標準誤差、s/（x）は変動係数、（x-x）/sは標準化された変量（z）で表される。

パラメータの例

• 米国上院議員の20％が特定の措置に投票しました。 上院議員は100人しかいないので、それぞれが投票したものを数えることができます。,

統計の例

• 米国に住む人々の50％が最新の医療提案に同意しています。 研究者は何億人もの人々に同意するかどうか尋ねることはできないので、サンプルまたは人口の一部を採取し、残りを計算します。

母集団パラメータと標本統計量の違いは何ですか？

米国の成人男性の平均体重は正確な値を持つパラメータです–しかし、私たちはそれを知りません。

標準偏差と母集団平均は二つの共通パラメータです。,

統計は、母集団またはサンプルのグループの特性です。 サンプルを収集し、標準偏差と平均を計算すると、サンプル統計が取得されます。 推論統計のおかげで、標本統計量を使用して母集団全体について特定の結論を出すことができます。 しかし、有効な結論を引き出すための特定のサンプリング技術があれば役立ちます。 これらの手法を使用すると、サンプルは平均して正しい偏りのない推定値を提供できます。 それはベースの見積もりに来るとき、彼らは体系的に低すぎるか高すぎるので、あなたはそれらを必要としません。,

推論統計で母集団パラメーターを推定するには、標本統計量を使用します。 たとえば、米国のティーンエイジャーの女性のランダムサンプルを収集し、その重みを測定する場合は、サンプル平均を計算できます。 標本平均を母集団の平均の不偏推定値として使用できます。

標準偏差は統計またはパラメータですか？

これは、データセットの平均に対する分散を測定する統計量です。 標準偏差を分散の平方根として計算することができます。, 一方、分散は、平均からの二乗差の平均です。

結論

パラメータ対統計量–どちらも似ていますが、異なる尺度です。 最初のものは人口全体を記述し、第二のものは人口の一部を記述する。