Предельная ошибка выборки

В конкретной выборке действительная ошибка может быть больше средней, меньше средней или равна средней. Каждое из этих расхождений имеет определенную вероятность.

Предельная ошибка выборки – это максимальное различие между выборочной и генеральной характеристикой, гарантируемое с определенной вероятностью.

где t – нормированное отклонение, зависящее от вероятности, определяемое как аргумент интегральной функции Лапласа Ф(t). Определение предельной ошибки выборки основано на теореме Чебышева –Ляпунова.

Теорема Чебышева-Ляпунова:

С вероятностью сколь угодно близкой к единице можно утверждать, что при достаточно большом объеме выборки и ограниченной дисперсии выборочная характеристика будет очень мало отличаться от генеральной характеристики.

Значение этой функций находиться в таблице, поэтому, зная вероятность P =Ф(t), можно определить аргумент t.

Наиболее часто используемые значения приведем в таблице:

Чем больше вероятность, с которой гарантируются результаты, тем больше будет предельная ошибка и менее надежные результаты выборки. Поэтому в экономических исследованиях используется Р=0,95 и Р=0,954.