置信区间、置信水平、边际误差
假设
- 真实比例为 pp,取值范围为 0∼10\sim 1,
- 观测到的比例(如抽样)的比例为 p^\hat p(在统计理论中通常使用“帽子”也标志某数据的估值)
- 边际误差为 ϵ\epsilon
所要求解的问题是:真实的比例 pp 落在置信区间 [p^−ϵ,p^+ϵ]\left[\hat p-\epsilon, \hat p+\epsilon\right] 的概率。
落在置信区间的标准通用采用 95%,这一数字被称为置信水平,表达我们对 pp 成功落入区间的信息程度。
区间公式通过以下求解:
p=\hat p\pm 1.96\times \sqrt{\frac{\hat p\left(1-\hat p\right)}{n}}=\hat p\pm \epsilon
- 也可根据边际误差推测样本容量
- nn 表示样本中的个体数量
- 公式表示未知的真实比例 pp 有 95% 的概率落入 p^±ϵ\hat p\pm \epsilon,也就是说,每 20 个这样的区间,平均有 19 个区间中有 pp,只有 1 个不在区间中。
值得注意的是,边际误差 ϵ\epsilon 会随着样本容量的增加而减小,因此,访问的民众越多,民调就越可信。
95\%\Rightarrow 1.96\\ 99\%\Rightarrow 2.58
来看一个具体的示例,对 1000 人进行民调,有 400 人支持总统。p^=0.4\hat p=0.4,n=1000n=1000,将其带入公式,置信区间就变为:
p=\hat p\pm 1.96\sqrt{\frac{\hat p\left(1-\hat p\right)}{n}}=0.4\pm0.03
许多民调的边际误差都保持在 3% 左右,这并非巧合。置信水平为 95%,则系数为 1.96,如果观测比例 p^\hat p 与 0.5 接近,比如在 0.3 和 0.7 之间,p^(1−p^)\hat p\left(1-\hat p\right)的平方根大约为 0.5。而 1.96 约等于 2,两者相乘的结果大概是 1,边际误差就约为 1n√\frac1{\sqrt {n}}:
\epsilon=\frac1{\sqrt n}
假设样本容量约为典型的 1000,边际误差就是 3%(11000√≈0.03\frac1{\sqrt{1000}}\approx 0.03).
1. 具有欺骗性质的统计数据
如果在一项民调中,50.5%的人表达了对加入欧盟的支持。也即为了得出此结论,必须将边际误差降到 0.5%(下界不会跌破 50%),导致置信水平只有 25%.
这里的样本人数仍为 1000,则置信水平在 0.25 时的 Z 为 0.32,则其边际误差为:
0.32\cdot \frac{0.5}{\sqrt {1000}}\approx 0.005
另一个没有代表性的样本例子是假设你在你家附近做晚间散步,发现你看到的 20 人里有 14 个人都在遛狗,可以得出 70% 的邻居都养狗了吗?
1.96\times \sqrt{\frac{0.7\times 0.3}{20}}\approx 0.2008
再来看一个典型的案例,2005 年秋天,媒体报道小布什总统的支持率首次跌破 40%(好像这个 40% 是一个十分精确的数值一样)。从某种程度上是毫无意义的声明。虽然(抽样调查的)事实可能是前次民调显示支持率为 41%,下次结果则为 39%,这些数字的边际误差都是 3%,若建立其相关的置信区间,在部分区间上数值是重复的。没有边际误差的 41% 和 39% 不能说明一切,只有被我们表述为区间 [38, 44](41%),[36, 42](39%)时才有意义。不仅如此,我们也不能排除两次民调间支持率其实是存在上升的情况。
只有当差异大到完全超过边际误差(区间没有重叠)时,才能被称为具有统计显著性。
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