পুরো জনসংখ্যার ডেটা উপলভ্য হলে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি গণনা করা এবং হাইপোথিসগুলি পরীক্ষা করা কি বোধগম্য?

Question

পুরো জনসংখ্যার উপাত্ত পাওয়া গেলে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি গণনা করা এবং হাইপোথিসিসগুলি পরীক্ষা করা কী বোঝায়? আমার মতে, উত্তরটি হ'ল না, যেহেতু আমরা প্যারামিটারগুলির আসল মানগুলি নির্ভুলভাবে গণনা করতে পারি। তবে তারপরে, মূল জনসংখ্যা থেকে উপাত্তের সর্বাধিক অনুপাত কী যা আমাদের পূর্বোক্ত কৌশলগুলি ব্যবহার করতে দেয়?

Comments

যদি আপনি সঠিক সসীম-নমুনা পদ্ধতি ব্যবহার করেন তবে আপনার নমুনা জনসংখ্যার আকারকে হিট করার সাথে সাথে তারতম্য শূন্যে চলে যায়। অর্থাৎ, কোনও সর্বোচ্চ আকার নেই; যথাযথ সূত্রগুলি ঠিক যেমন পর্যন্ত ঠিক তেমন কাজ করে । $n=N$

— গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

আমি মনে করি যদি প্রশ্নটি "নমুনা = জনসংখ্যা" কেস বা "সীমাবদ্ধ জনসংখ্যার নমুনা" কেস সম্পর্কে হয় তবে আপনার এটি আরও স্পষ্টভাবে বলা উচিত।

— ttnphns

প্রশ্নের প্রথম অংশটি নমুনা = জনসংখ্যা এবং জনসংখ্যা থেকে নমুনা সম্পর্কে দ্বিতীয় (যখন নমুনার আকার <জনসংখ্যার আকার)।

— মিরোস্লাভ সাবো

ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত প্রশ্ন: পুরো জনসংখ্যার উপস্থাপনকারী ডেটা সহ তাত্পর্যটির জন্য পরীক্ষা? এবং জনসংখ্যার ডেটা উপলভ্য হওয়ার জন্য সংস্থানসমূহ

— সিলভারফিশ

Answer 1

প্রথম প্রশ্নটি এমন একটি যা উত্তরের উপর সাধারণত সম্মত হয় না। আমার নিজস্ব মতামত আপনার মত, তবে অন্যরা যুক্তি দেখিয়েছেন যে কোনও জনসংখ্যাকে একটি "সুপার-জনসংখ্যা" থেকে নমুনা হিসাবে দেখা যেতে পারে যেখানে প্রজাতির উপর নির্ভর করে একটি অতি-জনসংখ্যার সঠিক প্রকৃতি পরিবর্তিত হয়: উদাহরণস্বরূপ, বাসকারী সমস্ত মানুষের একটি জনগণনা অনুরূপ বিল্ডিংয়ে থাকা সমস্ত লোকের কাছ থেকে একটি বিল্ডিং নমুনা হিসাবে দেখা যেতে পারে; আমেরিকার জনসংখ্যার একটি জনগণনা (এটি কখনও সত্যই সম্পূর্ণ হতে পারে না) আমেরিকানদের একটি অতি-জনসংখ্যার যারা একদিন থাকতে পারে (বা এর মতো কিছু হতে পারে) থেকে নমুনা হিসাবে দেখা যেতে পারে। আমি মনে করি এটি প্রায়শই পি-মানগুলি ব্যবহার করার অজুহাত; মূল ক্ষেত্রের অনেক বিজ্ঞানী পি-ভ্যালু না পেলে স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করেন না। (তবে এটি আমার দৃষ্টিভঙ্গি)।

দ্বিতীয় প্রশ্নটি একটি সাধারণ উপায়ে উত্তর দিতে কিছুটা বিজোড় বলে মনে হচ্ছে। জনসংখ্যার অর্ধেকেরও বেশি এমন একটি নমুনা (বলুন) কখন পাবেন?

একটি বড় সমস্যা পক্ষপাত হবে। মার্কিন আদমশুমারিতে ফিরে যাওয়া, সমস্যাটি কেবল এই নয় যে এটি লোককে মিস করে, তবে যে লোকেরা এটি মিস করে তারা মোট জনসংখ্যার এলোমেলো নমুনা নয়; সুতরাং, যদি আদমশুমারি থেকে সমস্ত লোকের (সংখ্যা বাছাই করতে) 95% উত্তর পেয়ে থাকে, যদি এই 5% বাকীটি একেবারেই আলাদা হয়, তবে ফলাফল পক্ষপাতদুষ্ট হবে।

Comments

আমি মনে করি আপনি জনসংখ্যার পরিসংখ্যানগুলির জন্য আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি গণনা করছেন কিনা তা নির্ভর করে আপনি প্রকৃত জনসংখ্যার উপর নির্ভর করতে চান বা অনুমান "সুপার জনসংখ্যার" জন্য on রাষ্ট্রীয় স্বাস্থ্য অধিদফতরের সাথে বিগত একটি চাকরিতে আমরা বার্ষিক পরিসংখ্যানের প্রতিবেদন হিসাবে জানতাম যে খুব কম জন্মের ওজন শতাংশ এবং আত্মহত্যার হার যা বছরের পর বছর বাউন্স করে। হ্যাঁ, আমরা পুরো জনসংখ্যার বিষয়ে প্রতিবেদন দিচ্ছিলাম, তবুও জনসংখ্যার স্বাস্থ্যের সম্পূর্ণ পরিবর্তন হিসাবে এই এবং অন্যান্য স্বাস্থ্য সূচকের প্রতিটি বৃদ্ধি বা হ্রাস সম্পর্কে রাষ্ট্রের স্বাস্থ্য অগ্রগতি (এবং তহবিল!) জঞ্জাল করা মূর্খ হবে।

— রবার্টএফ

Answer 2

ধরা যাক কমিটির 12 সদস্যের মধ্যে মাত্র 2 জন মহিলা।

$\frac{1}{6}$

বা কমিটির জন্য কোনও মহিলার নির্বাচিত হওয়ার সম্ভাবনা-বাছাই প্রক্রিয়াটির সম্পত্তি হিসাবে এটি নেওয়া যেতে পারে। আপনি এর চারপাশে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান স্থাপন করতে পারেন, এটি পরীক্ষা করতে পারেন যদি এটি অর্ধেক (বা অন্য কোনও প্রাসঙ্গিক নাল হাইপোথিসিস) থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক হয়, ইত্যাদি। প্রক্রিয়াটি সুষ্ঠু করার জন্য সম্ভবত প্রক্রিয়াটি পরিবর্তন করা দরকার।

বর্ণনামূলক এবং অনুমানমূলক দুটি মতামত পরস্পরবিরোধী নয়, তবে একেবারেই স্বতন্ত্র।

দ্বিতীয় প্রশ্নের উত্তর হ'ল জনসংখ্যার প্যারামিটার সম্পর্কে & পরীক্ষা অনুমানের জন্য আত্মবিশ্বাসের ব্যবস্থাগুলি গণনা করা বুদ্ধিমানের কারণ এমনকি যদি কেবল কোনও একক ব্যক্তি নমুনাবিহীন থাকে। কেবলমাত্র লক্ষ করুন যে সিআই ও পরীক্ষাগুলিতে জনসংখ্যার নমুনা হওয়ার যথেষ্ট অনুপাতের হিসাব নিতে হবে: সীমাবদ্ধ জনসংখ্যা সংশোধন দেখুন ।