Perbedaan Antara "Distribusi Sampel Dari Rata-rata Sampel" Dan "Rata-rata Sampel" (Analisis Detail) - Semua Perbedaan
Daftar Isi
Jumlah penduduk terus bertambah setiap menitnya, karena angka kelahiran jauh lebih besar daripada angka kematian, yang berarti setiap menitnya, distribusi sumber daya alam, barang pertanian, barang industri, dan semua kebutuhan dan kemewahan lainnya harus direvisi dan didistribusikan secara adil kepada seluruh penduduk.
Namun, terlepas dari fakta dan angka jumlah penduduk, sumber daya tidak terdistribusi secara merata, masih ada beberapa daerah, suku, dan kota di mana bahan makanan pokok tidak berada di tangan semua orang.
Distribusi sampling dari mean adalah distribusi sampel yang mungkin ketika Anda memilih sampel dari populasi. Standar distribusi sampling mengacu pada mean dari total populasi dari mana skor tersebut diambil sebagai sampel. Sebagai contoh, jika populasi memiliki mean Μ, maka mean dari distribusi sampling standar juga Μ.
Tahukah Anda Mengapa "Rata-rata Sampel" Dihitung?
Rata-rata sampel didefinisikan sebagai rata-rata dari sekumpulan data. Rata-rata sampel dapat digunakan untuk menghitung tendensi sentral, deviasi standar, dan varians dari sekumpulan data.
"Rata-rata sampel" dapat digunakan untuk menghitung rata-rata dalam populasi acak, dan juga dapat didefinisikan sebagai statistik yang diperoleh dengan menghitung rata-rata aritmatika dari nilai variabel dalam sampel.
Jika sampel diambil dari distribusi probabilitas dan memiliki nilai ekspektasi yang sama, maka benar jika dikatakan bahwa rata-rata sampel adalah estimator dari nilai ekspektasi tersebut.
Tonton video ini untuk mengetahui lebih lanjut tentang distribusi pengambilan sampel
Bagaimana Cara Menentukan "Distribusi Sampling dari Rata-rata Sampel"?
Distribusi probabilitas statistik yang diperoleh dari ukuran sampel yang signifikan dari populasi tertentu dikenal sebagai " distribusi sampling dari rata-rata sampel ."
Frekuensi dari berbagai hasil yang mungkin terjadi untuk suatu statistik populasi membentuk distribusi pengambilan sampel dari suatu populasi tertentu.
Sejumlah besar data dikumpulkan oleh para pekerja penelitian, ahli statistik, dan orang-orang yang berhubungan dengan akademis dari jumlah populasi yang besar. Data yang dikumpulkan ini disebut sampel, yang merupakan bagian dari populasi tertentu.
Data
"Rata-rata Sampel" vs. "Distribusi Sampel dari Rata-rata Sampel"
| Fitur | Distribusi Sampel dari Sampel Berarti | Rata-rata Sampel |
|---|---|---|
| Definisi | "Distribusi sampel dari rata-rata sampel" biasanya didefinisikan sebagai rata-rata dari populasi tempat data dikumpulkan, dan digunakan secara luas di dunia saat ini. | "Rata-rata sampel" dapat didefinisikan dengan cara menjumlahkan jumlah item dalam kumpulan sampel dan kemudian membagi jumlah tersebut dengan jumlah item dalam kumpulan sampel. |
| Persamaan | Metode perhitungan "distribusi sampel dari rata-rata sampel" melibatkan rumus yang sederhana namun jauh lebih efektif. Dengan menggunakan rumus ini, rata-rata dari distribusi sampel dapat dengan mudah ditemukan: ΜM = Μ | Proses penghitungan rata-rata sampel sesederhana menjumlahkan jumlah item yang ada dalam kumpulan sampel. Bagilah total dengan jumlah item dalam kumpulan sampel. Sebuah rumus dapat digunakan: x̄ = ( Σ xi ) / n |
| Statistik | Distribusi pengambilan sampel mempertimbangkan distribusi statistik sampel | Rata-rata sampel mempertimbangkan pengamatan yang diambil dari data populasi |
| Arti | Distribusi sampling adalah kemungkinan distribusi statistik yang diperoleh dari sejumlah besar sampel yang diambil dari populasi tertentu; distribusi sampling dari populasi yang diperlukan adalah penyebaran frekuensi dari berbagai hasil yang berbeda yang mungkin dapat terjadi untuk statistik suatu populasi. | Rata-rata sampel mengacu pada nilai rata-rata sampel data yang dihitung dari dalam populasi data yang besar. Ini adalah alat yang baik untuk mengakses rata-rata populasi jika ukuran sampel besar dan peneliti statistik secara acak mengambil bagian dari populasi. |
| Contoh | Misalnya, alih-alih melakukan jajak pendapat kepada 1000 pemilik kucing tentang apa yang dimakan hewan peliharaan mereka dan preferensi mereka dalam menyantap makanan, Anda dapat mengulangi jajak pendapat Anda beberapa kali. | Sebagai contoh dari contoh mean, ketika Anda menonton pertandingan bisbol, dan Anda melihat pemain memukul Midian. Angka tersebut menunjukkan jumlah total pukulan dibagi dengan berapa kali pemain muncul untuk memukul. Dengan kata lain, angka tersebut adalah mean. |
Perbedaan Antara Rerata Sampel dan Distribusi Sampel dari Rerata Sampel
Aplikasi Praktis dari Distribusi Sampel
Distribusi sampling suatu sampel sangat berguna dalam kehidupan sehari-hari karena dapat memberi tahu kita kemungkinan mendapatkan rata-rata tertentu dari sampel acak. Dampak dari distribusi sampling suatu sampel digunakan secara luas dalam kehidupan sehari-hari.
- Distribusi sampel adalah ketika kita mengulangi penelitian atau kumpulan sampel untuk semua sampel yang mungkin dari suatu populasi.
- Distribusi pengambilan sampel mengacu pada distribusi populasi dari suatu statistik yang berasal dari pemilihan sampel dari populasi tertentu.
- Ini mewakili distribusi frekuensi tentang bagaimana penyebaran berbagai hasil akan terjadi pada populasi tertentu.
- Rata-rata sampel juga digunakan secara luas dan memainkan perannya dalam kehidupan sehari-hari orang awam yang bahkan tidak tahu apa itu.
- Untuk demonstrasi, saat membeli buah dari toko, kami biasanya memeriksa beberapa buah untuk mengakses atau mengambil salah satu kualitas terbaik yang tersedia.
Contoh Menghitung "Rata-rata Sampel"
Sebagai contoh, kita ingin menghitung usia dari sekumpulan populasi tertentu. Untuk memudahkan, mari kita pertimbangkan usia hanya 15 orang yang dipilih secara acak. Bagaimana cara mencari rata-rata sampel?
Lihat juga: Apa Perbedaan Mentimun dan Zucchini? (Perbedaannya Terungkap) - Semua Perbedaannya| Jumlah orang | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| Usia | 75 | 45 | 57 | 63 | 41 | 59 | 66 | 82 | 33 | 78 | 39 | 80 | 40 | 52 | 65 |
Menghitung Rata-rata Sampel
Untuk menghitung rata-rata sampel, tambahkan semua angka usia dari kumpulan populasi di atas.
75+45+57+63+41+59+66+82+33+78+39+80+40+52+65=875
Sekarang, hitung jumlah total individu dalam sampel ini, misalnya, 15.
Untuk menghitung "rata-rata sampel", mari kita bagi "total usia" dengan "total jumlah peserta".
Lihat juga: Perbedaan Antara "Watashi Wa", "Boku Wa", dan "Ore Wa" - Semua PerbedaannyaRata-rata sampel: 875/15 = 58,33 tahun
Jenis-jenis "Distribusi Sampel dari Rata-rata Sampel"
Ada tiga jenis distribusi pengambilan sampel dari rata-rata sampel:
- Distribusi Proporsi Pengambilan Sampel
- Distribusi Sampel Rata-rata
- T-Distribusi
Bagaimana Anda Menemukan Distribusi Pengambilan Sampel?
Untuk menghitung distribusi sampel dari rata-rata sampel, Anda harus mengetahui rata-rata dan standar deviasi populasi. Sekarang Anda harus menjumlahkan semua nilai ini secara keseluruhan dan akhirnya membagi nilai ini dengan total pengamatan yang ada dalam sampel .
Distribusi Sampel dari Rata-rata Sampel
Kesimpulan
- Singkatnya, distribusi sampling dari rata-rata sampel mengacu pada himpunan rata-rata dari semua sampel yang mungkin dengan ukuran tertentu yang dikenal sebagai n dipilih dari populasi tertentu.
- Sedangkan rata-rata sampel adalah rata-rata nilai sampel yang diambil dari rata-rata populasi sampai batas tertentu. Dibandingkan dengan populasi, ukuran sampel kecil dan diwakili oleh n .
- Secara keseluruhan, " rata-rata pengambilan sampel " adalah rata-rata dari sekumpulan data, dan dapat digunakan secara luas untuk menghitung tendensi sentral, deviasi standar, dan varians dari sekumpulan data.
- Distribusi sampel dari rata-rata sampel sangat penting. Karena populasi biasanya besar, maka penting untuk menggunakan distribusi sampel agar Anda bisa memilih subset dari seluruh populasi secara sembarangan.
