Mittelwerte von Grundgesamtheit und Stichprobenverteilung
Ein praktischer Vorteil von Stichprobenverteilungen ist, dass du sie quantifizieren kannst. Insbesondere kannst du Kennzahlen darüber berechnen. Hier schauen wir uns den Zusammenhang zwischen dem Mittelwert der Stichprobenverteilung und dem Populationsparameter an, den die Stichprobe schätzen soll.
Es sind drei Stichprobenverteilungen vorgegeben. In jedem Fall wurde der Datensatz zur Mitarbeiterfluktuation mittels einfacher Zufallsstichprobe gezogen und anschließend der durchschnittliche Attrition-Wert berechnet. Das wurde 1000-mal wiederholt, um eine Stichprobenverteilung der mittleren Attrition zu erhalten. Eine Stichprobenverteilung verwendete eine Stichprobengröße von 5 pro Replikation, eine von 50 und eine von 500.
attrition_pop, sampling_distribution_5, sampling_distribution_50 und sampling_distribution_500 sind verfügbar; dplyr ist geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Stichprobenerhebung in R
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Calculate the mean across replicates of the mean attritions in sampling_distribution_5
mean_of_means_5 <- sampling_distribution_5 %>%
___
# Do the same for sampling_distribution_50
mean_of_means_50 <- ___
# ... and for sampling_distribution_500
mean_of_means_500 <- ___
# See the results
mean_of_means_5
mean_of_means_50
mean_of_means_500