맨 마지막 줄 예를 들어 95% 신뢰구간으로서 x바+-1을 고집하기보다는 80%신뢰구간으로서 x바 +-2를 더 만족스러워 할지 모른다 이 문장이 이해가 안가는데 설명해주실수있으신가요?
댓글 7
신뢰구간의 길이를 제한해놓고, 필요한 표본 크기를 구하는 문제 같습니다. 95% 신뢰구간의 길이가 2 (+-1이므로 두배하면 2) 이하가 되게 하는 표본크기는 본문의 계산처럼 865입니다. 그러나 865명이나 되는 학생을 모집하는 것은 어렵습니다. 따라서, 표본크기를 줄이기 위해, 신뢰수준을 약간 희생하여 95% 신뢰구간이 아닌 80% 신뢰구간을 하는 것이 표본 크기를 줄일 수 있고, 연구에 필요한 돈과 시간을 절약할 수 있기에 "만족스러워할지도 모른다"라는 표현을 쓴 것 같습니다.
통갤러 1(141.214)2024-01-03 02:38
80%신뢰구간의 길이가 4 (+-2, 두배하면 4)가 맞다면, 1.96*15/sqrt(n)=2이므로 계산하면 필요한 표본 크기는 n=194.6025-> 자연수 n=195가 나옵니다. 865 명에 비해서 훨씬 적은 숫자 입니다.
통갤러 1(141.214)2024-01-03 02:41
답글
감사합니다 선생님
ㅅㅅㅅ(112.154)2024-01-03 13:49
이거 책 이름이 뭐임
익명(118.235)2024-01-03 03:02
답글
호그 수리통계학입니다
ㅅㅅㅅ(112.154)2024-01-03 13:49
그냥 통계적인 기준이 연구영역에 따라서 고정되지 않았다는 의미로 받아들이면 됩니다. 예제에서 95%를 든 것은 그냥 그 기준이 통상적인 연구에서 가장 보편적으로 사용하는 유의수준/유의확률 판정기준이기 때문에 그렇게 사용한 거고, 오차범위를 1로 잡은 것은 정말 맘대로 잡은 겁니다. 교수법 연구하는 사람들 사이에서 어떤 기준이 유용한지, 주어진 사례에서 어느 수준의 정확도가 필요한지는 교수법을 연구하는 사람들, 주어진 예제에서는 교수법을 평가하는 업무를 담당하는 사람들의 상황에 따라서 해당 기준은 얼마든지 달라질 수 있다는 의미 정도로 받아들이시면 됩니다.
통갤러 2(118.235)2024-01-04 10:37
참고로 80% 신뢰구간, 오차범위 2인 상태에서 정확한 표본 계산식은 1.28*(15/sqrt(n))입니다. 1.96은 표준정규분포 양측검정을 기준으로 누적확률을 0.95로 맞춰주는 q값이라서 이 부분도 수정해서 계산을 해야 합니다.
신뢰구간의 길이를 제한해놓고, 필요한 표본 크기를 구하는 문제 같습니다. 95% 신뢰구간의 길이가 2 (+-1이므로 두배하면 2) 이하가 되게 하는 표본크기는 본문의 계산처럼 865입니다. 그러나 865명이나 되는 학생을 모집하는 것은 어렵습니다. 따라서, 표본크기를 줄이기 위해, 신뢰수준을 약간 희생하여 95% 신뢰구간이 아닌 80% 신뢰구간을 하는 것이 표본 크기를 줄일 수 있고, 연구에 필요한 돈과 시간을 절약할 수 있기에 "만족스러워할지도 모른다"라는 표현을 쓴 것 같습니다.
80%신뢰구간의 길이가 4 (+-2, 두배하면 4)가 맞다면, 1.96*15/sqrt(n)=2이므로 계산하면 필요한 표본 크기는 n=194.6025-> 자연수 n=195가 나옵니다. 865 명에 비해서 훨씬 적은 숫자 입니다.
감사합니다 선생님
이거 책 이름이 뭐임
호그 수리통계학입니다
그냥 통계적인 기준이 연구영역에 따라서 고정되지 않았다는 의미로 받아들이면 됩니다. 예제에서 95%를 든 것은 그냥 그 기준이 통상적인 연구에서 가장 보편적으로 사용하는 유의수준/유의확률 판정기준이기 때문에 그렇게 사용한 거고, 오차범위를 1로 잡은 것은 정말 맘대로 잡은 겁니다. 교수법 연구하는 사람들 사이에서 어떤 기준이 유용한지, 주어진 사례에서 어느 수준의 정확도가 필요한지는 교수법을 연구하는 사람들, 주어진 예제에서는 교수법을 평가하는 업무를 담당하는 사람들의 상황에 따라서 해당 기준은 얼마든지 달라질 수 있다는 의미 정도로 받아들이시면 됩니다.
참고로 80% 신뢰구간, 오차범위 2인 상태에서 정확한 표본 계산식은 1.28*(15/sqrt(n))입니다. 1.96은 표준정규분포 양측검정을 기준으로 누적확률을 0.95로 맞춰주는 q값이라서 이 부분도 수정해서 계산을 해야 합니다.