СТАТИСТИЧЕСКИЕ ВЫВОДЫ Мы уже рассматривали возможность использования z-
значений для определения вероятности того, что случайно
отобранный элемент будет иметь величину признака выше
или ниже указанного значения. Этот метод может быть ис-
пользован в случае нормального распределения, при нали-
чии информации о характеристиках всей генеральной сово-
купности (популяции), т.е. о популяционной средней ариф-
метической и стандартном отклонении.
Однако, на практике чаще всего исследователи не имеют
сведений о средней арифметической и стандартном откло-
нении, характеризующих всю популяцию, так как в реаль-
ной жизни их вычисление чаще всего бывает непрактич-
ным. Популяция может включать десятки тысяч и даже
миллионы людей, и их изучение связано со значительными
затратами. Поэтому обычно исследователи ограничиваются
изучением характеристик интересующего их явления в
сравнительно небольшой выборке, отобранной из интере-
сующей их популяции. Таким образом, все, что им бывает
известно - это данные о средней арифметической и стан-
дартном отклонении, полученные из выборочного исследо-
вания. Поэтому задачей исследователей чаще всего является
экстраполяция выводов, сделанных на основании изучения
выборки, на всю популяцию, из которой эта выборка была
взята.
Например, на основе испытания, проведенного с не-
большой группой больных, исследователи стремятся дока-
зать эффективность какого-либо нового лекарственного
препарата для всех пациентов, страдающих соответствую-
щей патологией. Такую экстраполяцию выводов называют
статистическими выводами (Inferential statistics).
Известно
большое число статистических методов, позволяющих сде-
лать эти выводы.
Характеристики популяции (μ и
σ
), о которых делаются
выводы, принято называть
параметрами , а характеристики,
95
полученные из выборочного исследования (
X и СО) -