Читаем Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке полностью

Если вам до сих пор удавалось следить за логикой моего изложения, то формула для стандартной ошибки (SE) не потребует дополнительных разъяснений: SE = s : n, где s – среднеквадратическое отклонение для совокупности, из которой сформирована данная выборка, а n – размер выборки. Не следует, однако, слишком уповать на формулы. Не забывайте привлекать на помощь интуицию. Стандартная ошибка будет большой, когда среднеквадратическое отклонение исходного распределения велико. Большая выборка, сформированная из сильно разбросанной совокупности, также, скорее всего, окажется сильно разбросанной; большая выборка, сформированная из совокупности, плотно сгруппированной вблизи среднего значения, также, скорее всего, окажется плотно сгруппированной вблизи среднего значения. Если вернуться к примеру с весом, то можно ожидать, что стандартная ошибка для выборки, извлеченной из всей совокупности Americans’ Changing Lives, будет большей, чем стандартная ошибка для выборки, состоящей только из мужчин в возрасте от двадцати до тридцати лет. Именно поэтому среднеквадратическое отклонение (s) находится в числителе приведенной выше формулы.

Аналогично можно ожидать, что стандартная ошибка будет уменьшаться по мере увеличения размера выборки, поскольку большие выборки в меньшей степени подвержены искажению со стороны экстремальных наблюдений («отщепенцев»). Именно поэтому размер выборки n находится в знаменателе формулы. (Разъяснение причины, по которой в формуле используется корень квадратный из n, мы оставим для более «продвинутых» учебников по статистике; в данном случае для нас важны базовые соотношения.)

В случае данных Americans’ Changing Lives нам фактически известно среднеквадратическое отклонение этой совокупности, однако зачастую так не бывает. В отношении крупных выборок мы можем предположить, что их среднеквадратическое отклонение довольно близко к среднеквадратическому отклонению генеральной совокупности[41].

Наконец, настало время подвести итог сказанному. Поскольку средние значения выборок распределены по нормальному закону (благодаря центральной предельной теореме), мы можем воспользоваться богатым потенциалом кривой нормального распределения. Мы рассчитываем, что примерно 68 % средних значений всех выборок будут отстоять от среднего значения совокупности на расстоянии, не превышающем одной стандартной ошибки; 95 % – на расстоянии, не превышающем двух стандартных ошибок; и 99,7 % – на расстоянии, не превышающем трех стандартных ошибок.



Теперь вернемся к отклонению (разбросу) в примере с пропавшим автобусом – правда, на этот раз призовем на помощь не интуицию, а числа. (Сам по себе этот пример остается абсурдным; в следующей главе мы рассмотрим множество более близких к реальности случаев.) Допустим, что организаторы исследования Americans’ Changing Lives пригласили всех его участников на выходные в Бостон, чтобы весело провести время и заодно предоставить кое-какие недостающие данные. Участников распределяют произвольным образом по автобусам и отвозят в тестовый центр, где их взвесят, определят рост и т. п. К ужасу организаторов мероприятия, один из автобусов пропадает где-то по пути в тестовый центр. Об этом событии оповещают в программе новостей местного радио и телевидения. Возвращаясь примерно в то же время в своем автомобиле с Фестиваля любителей сосисок, вы замечаете на обочине дороги сломавшийся автобус. Похоже, его водитель был вынужден резко свернуть в сторону, пытаясь уклониться от столкновения с лосем, неожиданно появившимся на дороге. От столь резкого маневра все пассажиры потеряли сознание или лишились дара речи, хотя никто из них, к счастью, не получил серьезных травм. (Такое предположение понадобилось мне исключительно для чистоты приведенного здесь примера, а надежда на отсутствие у пассажиров серьезных травм объясняется моим врожденным человеколюбием.) Врачи кареты скорой помощи, оперативно прибывшие на место происшествия, сообщили вам, что средний вес 62 пассажиров автобуса составляет 194 фунта. Кроме того, оказалось (к огромному облегчению всех любителей животных), что лось, от столкновения с которым пытался увернуться водитель автобуса, практически не пострадал (если не считать легкого ушиба задней ноги), но от сильного испуга тоже потерял сознание и лежит рядом с автобусом.

К счастью, вам известен средний вес пассажиров автобуса, а также среднеквадратическое отклонение для всей совокупности Americans’ Changing Lives. Кроме того, мы имеем общее представление о центральной предельной теореме и знаем, как оказать первую помощь пострадавшему животному. Средний вес участников исследования Americans’ Changing Lives составляет 162 фунта; среднеквадратическое отклонение равняется 36. На основе этой информации вы можете вычислить стандартную ошибку для выборки из 62 человек (количество пассажиров автобуса, потерявших сознание): s / 62 = 36/7,9, или 4,6.

Перейти на страницу:

Похожие книги

К черту недостатки! Как использовать свои сильные стороны
К черту недостатки! Как использовать свои сильные стороны

Стремясь повысить прибыль и эффективность компаний, современные руководители непрерывно и тщетно борются с недостатками сотрудников. Большинство амбициозных людей также стремится стать лучше и профессиональнее. Для этого они изо дня в день из последних сил пытаются исправить свои недостатки. Но все это не работает!Маркус Бакингем, один из ведущих мировых специалистов по менеджменту и лидерству, провел масштабное международное исследование с целью выяснить пути, ведущие к максимальной самореализации человека и предельной эффективности бизнеса.Оказывается, для того, чтобы достичь профессионального совершенства и получать удовольствие от каждого прожитого дня, не нужно исправлять свои недостатки и преодолевать слабые стороны. Сосредоточьтесь на сильных сторонах и максимально развивайте их. Только в этом случае вы и ваша компания достигнете настоящего успеха.Автор подробно и убедительно, на примере реальных историй крупных компаний и данных научных исследований, показывает, как отыскать в себе качества, развив которые можно сделать успешную карьеру и достичь внутренней гармонии. Как, распределив обязанности сотрудников в соответствии с их уникальными способностями, руководитель может дать новый импульс развитию бизнеса.

Виктория Шилкина , Маркус Бакингем

Карьера, кадры / Публицистика / О бизнесе популярно / Документальное / Финансы и бизнес
Кодекс состоятельных. Живи, как 1% населения в мире
Кодекс состоятельных. Живи, как 1% населения в мире

Колумнист The New York Times Пол Салливан на протяжении целого десятилетия изучал привычки богатых людей и пытался сформулировать основополагающие принципы их успеха. Чем отличается мировоззрение супербогачей от философии жизни простых людей? Благодаря чему они являются теми, кто они есть? И возможно ли, следуя их правилам, проложить путь на вершину олимпа?Из книги вы узнаете:– Какие ценности являются лучшей инвестицией?– Как извлечь пользу из поражений?– Как тратить много, но не разоряться?Эта книга – квинтэссенция правил жизни успешных людей, после прочтения которых вы осознаете: не важно, в каком городе или семье вы родились, какое образование получили, все зависит только от вас, получите вы все что хотите или останетесь на задворках жизни.

Пол Салливан

Деловая литература / О бизнесе популярно / Финансы и бизнес