Wielkość próby a istotność wnioskowania statystycznego

• Autorzy: Marek Kośny , Piotr Peternek

Warianty tytułu

Sample size and significance of statistical inference

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Jednym z podstawowych problemów napotykanych w badaniach empirycznych jest kwestia jakości uzyskanych wyników. W wypadku większości badań nie ma możliwości przebadania całej populacji, a badaniu poddawana jest jedynie pewna jej część - próba. W takiej sytuacji zagadnieniem o zasadniczym znaczeniu jest pytanie o to, na ile wyniki uzyskane dla analizowanej próby mogą być rozszerzone na całą populację. Inaczej mówiąc, jakie warunki muszą być spełnione, aby uogólnienie takie było uprawnione.(fragment tekstu)

EN

Commonly used method of determining the quality of research results is the application of significance tests - both parametric and non-parametric. They enable researchers to eliminate low-quality results, when observed differences are the consequence of too small samples. Therefore relatively little attention - also in didactics - is paid to issues of big samples, when the number of observations amounts up to several thousands. Whereas situations, when significance test is applied to big samples requires no less attention than the situations of too small samples. In this context the main aim of the paper is the analysis of results of the significance test for the correlation coefficient (parametric test) and chi-square test for independence (non-parametric test) for samples exceeding 1000 observations. For these tests it will be shown, how imprecise interpretation could lead to the significant distortion of obtained results.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Badania empiryczne; Wyniki badań; Statystyka

EN

Empirical researches; Research results; Statistics

• Czasopismo: Didactics of Mathematics
• Rocznik: 2011
• Numer: nr 8(12)
• Strony: 71--80

Twórcy

autor

Marek Kośny

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

autor

Piotr Peternek

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Bibliografia

• Krysicki W., Bartos J., Dyczka W., Królikowska K., Wasilewski M. (2000). Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach. Wydawnictwo Naukowe PWN. Warszawa.
• Ostasiewicz S., Rusnak Z., Siedlecka U. (2001). Statystyka. Elementy teorii i zadania. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Wrocław.
• Steczkowski J. (1995). Metoda reprezentacyjna w badaniach zjawisk ekonomiczno- -społecznych. PWN. Warszawa-Kraków.