Статистическое распределение выборки

Итак, мы хотим знать распределение признака Х в генеральной совокупности, нореально исследуем лишь некоторую выборку из нее.

В серии экспериментов, проводимых с выборкой, величина Х принимает определенные значения. Эти значения записанные для всех элементов выборки в том порядке, в котором они были получены в опытах, представляет собой простой статистический ряд. Каждое значение Х в полученном числовом ряду называют вариантой. Полученные данные и подлежат статистической обработке, статистическому анализу.

Первый шаг при обработке этого материала – наведение в нем определенного порядка, ведущего к получению статистического распределения выборки. Здесь возможны два основных способа: создание вариационного ряда или интервального ряда.

Рассмотрим вариационный ряд. Пусть некоторая выборка исследуется по количественному признаку Х, который представляет собой дискретную случайную величину. В имеющемся у нас простом статистическом ряду варианта х ₁ встречается (повторяется) m ₁ раз, х ₂ – m ₂ раза, … х _к – m _краз, при этом , т.е. равна объему выборки. Далее по данным простого статистического ряда строится статистическоераспределение(в медицинской литературе – вариационный ряд), которое удобно представить в виде таблицы, включающей в себя:

1) различные по значению варианты x_i, расположенные в определенной, ранжированной *, заранее выбранной последовательности (обычно в порядке возрастания);

2) m_i – частоты вариант, т.е. числа наблюдений (повторений) варианты х _i в простом статистическом ряду;

3) p_i^*= m_i /n – относительные частоты вариант, т.е. отношения частот m_i к объему выборки n; они являются выборочными (эмпирическими) оценками вероятностей появления значений х_i.

Каждая относительная частота указывает долю общего объема выборки, приходящуюся на данное значение варианты х_i.

Итак, для дискретной величины Х вариационный ряд – статистическое распределение выборки – имеет следующий вид (табл. 1).

Таблица 1.

Варианта хi (х1< х2< х3 … < хk)	х1	х2	х3	…	xk	Контроль
Частота mi	m1	m2	m3	…	mk
Относительная частота				…

Напомним, что под распределением дискретной случайной величины в теории вероятностейпонимается соответствие между возможными значениями случайной величины и их вероятностями; в математической статистике – соответствие между наблюдаемыми вариантами х _i и их частотами или относительными частотами.

Пример 1. Анализируемый показатель Х – срок лечения больного при некотором заболевании. Вариационный ряд – распределение больных по срокам лечения (объем выборки n = 26 больных) – имеет вид:

Таблица 2.

хi – число дней лечения							контроль
mi – число больных с данным сроком лечения (частота)
рi^* = – относительная частота	0,08	0,19	0,15	0,30	0,19	0,08

Полезность подобного представления данных очевидна по следующей причине: мы получаем практически важный результат – возможность оценить более и менее вероятные значения признака.

Интервальный ряд удобен тогда, когда количественный признак Х, характеризующий выборку, непрерывен, т.е. может принимать любые значения в некотором интервале. В этом случае статистическое распределение выборки (интервальный ряд) строится следующим образом. Область изменения признака (х _макс – х _мин) разбивают на несколько интервалов обычно равной ширины. Число интервалов k, как правило, не менее 5 и не более 25 и приближенно определяется следующими эмпирическими формулами:

k = , или k» 1 + 3,32 lg n,

где n – объем выборки.

Ширина интервалов одинакова и равна:

Δ x= h = .

Затем вычисляют границы интервалов: х _мин = х₀, х₁=х₀ + h, х₂=х₁ + h, х₃=х₂ + h,…., х _макс = х_k. Поскольку некоторые варианты могут являться границей двух соседних интервалов, то, во избежание недоразумений, придерживаются следующего правила: к интервалу (a,b) относят варианты, удовлетворяющие неравенству a £ х < b.

Затем для каждого интервала подсчитывают частоты m _i и (или) относительные частоты р_i^*=m_i/n попадания вариант в данный интервал. Нередко используют также плотность относительной частоты:

= .

Данную величину можно считать выборочной (эмпирической) оценкой плотности вероятности.

Рассмотренное выборочное распределение непрерывной случайной величины Х – интервальный ряд – обычно представляется в виде таблицы, имеющей, в частности, следующий вид (табл. 3).

Таблица 3.

Интервал	х0–х1	х1–х2	х2– х3	...	хk-1 – хk
Частота m i	m1	M2	m3	...	mk
Относительная частота pi^*=mi/n	m1/n	m2/n	m3/n	...	mk/n

Пример 2. Анализируемый показатель Х – массы тела новорожденного. Определение массы тела 100 новорожденных показало, что минимальная масса составляет 2,7 кг, максимальная – 4,4 кг. Интервал (2,7 – 4,4) кг разбиваем на 10 равных интервалов (k = =10) шириной h = = 0,17 кг и строим интервальный ряд (табл. 4):

 

Таблица 4.

Номер интервала
Интервал, масса тела, кг	2,7–2,87	2,87–3,04	3,04–3,21	3,21–3,38	3,38–3,55	3,55–3,72	3,72–3,89	3,89–4,06	4,06–4,23	4,23–4,4
Частота m i
mi/n = pi *	0,04	0,08	0,12	0,16	0,21	0,15	0,11	0,07	0,04	0,02
mi/nh	0,235	0,47	0,7	0,94	1,235	0,88	0,65	0,41	0,235	0,118

Контроль: k =10, m_i =4+8+12+16+21+15+11+7+4+2=100= n (объем выборки), = 0,04+0,08+0,12+0,16+0,21+0,15+0,11+0,07+0,04+0,02 = 1.

Обобщим изложенный выше материал.

1. Если выборка исследуется по количественному признаку Х, который представляет собой дискретную случайную величину, то статистическим распределением выборки является вариационным статистический ряд – полученные значения признака, записанные в упорядоченном виде с указанием их частот и относительных частот.

2. Если выборка исследуется по количественному признаку Х, который представляет собой непрерывную случайную величину, то статистическим распределением выборки является интервальный статистический ряд. Он включает в себя интервалы вариант, частоты попадания вариант в эти интервалы, относительные частоты, при необходимости – плотности относительных частот для этих интервалов.