台阶

1. 1写下你想测试的现象。假设你正在处理以下情况：ABC大学男生的平均体重为180磅。你将测试你在给定置信区间内预测ABC大学男生体重的准确性。
2. 2.从你选择的人群中选择一个样本。这就是你用来收集数据来检验你的假设的方法。假设你随机挑选了1000名男生。
3. 3计算样本平均值和样本标准偏差。选择要用于估计所选总体参数的样本统计（例如，样本均值、样本标准差）。总体参数是表示特定总体特征的值。以下是如何找到样本平均值和样本标准差：要计算数据的样本平均值，只需将所选1000名男性的所有权重相加，然后将结果除以1000名男性人数。这应该给你180磅的平均重量。要计算样本标准偏差，你必须找到数据的平均值。接下来，你必须找到数据的方差，或者平均值的平方差的平均值。一旦你找到这个数字，就取它的平方根。假设这里的标准偏差为30磅（请注意，在统计问题期间，有时可以为您提供此信息）
4. 4.选择你想要的自信水平。最常用的置信水平是90%、95%和99%。这也可能在问题解决过程中提供给您。假设你选择了95%。
5. 5计算你的误差幅度。使用以下公式可以找到误差范围：Za/2*σ/√（n） 。Za/2=置信系数，其中a=置信水平，σ=标准偏差，n=样本量。这是用标准误差乘以临界值的另一种说法。下面是通过将公式分解为几个部分来解决这个问题的方法：找到临界值，或者Za/2：这里，置信水平是95%。将百分比转换为小数点后的0.95，再除以2得到0.475。然后，查看z表，找到与.475对应的值。您将看到，最接近的值是1.96，位于第1.9行和第0.06列的交点处。为了找到标准误差，取标准偏差30，然后除以样本量的平方根1000。你得到30/31.6，或.95磅。用1.96乘以.95（你的临界值乘以你的标准误差），得到1.86，你的误差幅度。
6. 6.说明你的置信区间。要说明置信区间，只需取平均值，或平均值（180），并将其写在±和误差范围旁边。答案是：180±1.86。通过从平均值中加上或减去误差幅度，可以找到置信区间的上界和下界。所以，你的下界是180-1.86，或178.14，而你的上界是180+1.86，或181.86。你也可以使用这个简便的公式来计算置信区间：x̅±Za/2*σ/√（n） 。这里，x̅代表平均值。

• t分数和z分数都可以手动计算，也可以使用图表计算器或统计表计算，这在统计教科书中很常见。Z分数也可以使用正态分布计算器找到，而t分数可以使用t分布计算器找到。在线工具也可用。
• 你的样本数量必须正常，你的置信区间才有效。
• 用于计算误差幅度的临界值是一个常数，表示为t分数或z分数。当总体标准偏差未知或使用小样本时，通常首选T分数。
• 有很多方法，比如简单随机抽样、系统抽样和分层抽样，通过这些方法，你可以选择一个代表性的样本来检验你的假设。
• 置信区间并不表示特定结果的概率。例如，如果您对总体平均值在75到100之间有95%的信心，那么95%的置信区间并不意味着平均值有95%的几率在您计算的范围内。