Australien hat derzeit Wahlen und verständlicherweise berichten die Medien täglich über neue politische Wahlergebnisse. In einem Land mit 22 Millionen Einwohnern müsste wie viel Prozent der Bevölkerung beprobt werden, um ein statistisch gültiges Ergebnis zu erhalten?
Ist es möglich, dass die Verwendung einer zu großen Stichprobe die Ergebnisse beeinflusst, oder steigt die statistische Validität monoton mit der Stichprobengröße an?
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Angenommen, Sie möchten wissen, wie viel Prozent der Menschen für einen bestimmten Kandidaten stimmen würden (sagen wir , beachten Sie, dass π per Definition zwischen 0 und 100 liegt). Sie wählen N Wähler nach dem Zufallsprinzip aus, um herauszufinden, wie sie abstimmen würden. Aus Ihrer Umfrage unter diesen N Wählern geht hervor, dass der Prozentsatz p beträgt . Sie möchten also ein Konfidenzintervall für den tatsächlichen Prozentsatz festlegen.π π N N p
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Als grobe Verallgemeinerung erhalten Sie immer dann eine andere Antwort, wenn Sie einen Bruchteil der Personen in einer Population befragen, als wenn Sie dieselbe Zahl erneut befragen (aber möglicherweise andere Personen).
Wenn Sie also herausfinden möchten, wie viele Menschen in Australien> = 30 Jahre alt sind, und wenn der wahre Bruchteil (Gott sagte es uns) zufällig genau 0,4 ist, und wenn wir 100 Menschen fragen, die durchschnittliche Zahl, mit der wir rechnen können Sagen wir, sie sind> = 30 ist 100 x 0,4 = 40 und die Standardabweichung dieser Zahl ist +/- sqrt (100 * 0,4 * 0,6) = sqrt (24) ~ 4,9 oder 4,9% (Binomialverteilung).
Da sich diese Quadratwurzel dort befindet, verringert sich die Standardabweichung um das 10-fache, wenn die Stichprobengröße um das 100-fache erhöht wird. Um die Unsicherheit einer solchen Messung im Allgemeinen um den Faktor 10 zu verringern, müssen Sie 100-mal so viele Personen abtasten. Wenn Sie also 100 x 100 = 10000 Personen befragen, steigt die Standardabweichung auf 49 oder in Prozent auf 0,49%.
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