Moyennes de la population et de la distribution d'échantillonnage
L'un des avantages des distributions d'échantillonnage, c'est qu'on peut les quantifier. En particulier, on peut en calculer des statistiques sommaires. Ici, nous allons examiner la relation entre la moyenne de la distribution d'échantillonnage et le paramètre de population que l'échantillonnage vise à estimer.
Trois distributions d'échantillonnage sont fournies. Dans chaque cas, l'ensemble de données sur l'attrition des employés a été échantillonné par échantillonnage aléatoire simple, puis la moyenne de l'attrition a été calculée. Cette opération a été répétée 1000 fois pour obtenir une distribution d'échantillonnage des attritions moyennes. Une distribution d'échantillonnage utilisait une taille d'échantillon de 5 pour chaque réplique, une autre 50, et une autre 500.
attrition_pop, sampling_distribution_5, sampling_distribution_50 et sampling_distribution_500 sont disponibles; dplyr est chargé.
Cette activité fait partie du cours
Échantillonnage en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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