10% Condição em Estatísticas: O que é isso?

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Definições de Estatística > 10% Condição

10% Condição

A condição de 10% estabelece que o tamanho das amostras não deve ser superior a 10% da população. Sempre que as amostras estiverem envolvidas em estatísticas, verifique a condição para se certificar de que tem resultados sólidos. Alguns estatísticos argumentam que uma condição de 5% é melhor do que 10% se você quiser usar um modelo normal padrão.


Por exemplo, a condição de 10% normalmente se aplica quando você:

  • Retirar amostras sem substituição no Teorema do Limite Central.
  • Deixar proporções de dois grupos.
  • Checar diferenças de meios para populações muito pequenas ou uma amostra extremamente grande.
  • Utilizar o teste-t de aluno.
  • Testes de Bernoulli que não são eventos independentes. Normalmente, os testes Bernoulli são independentes, mas não faz mal violar essa regra desde que o tamanho da amostra seja inferior a 10% da população.

A condição de 10% não é normalmente verificada:

  • Testes qui-quadrados
  • Diferenças de meios (excepto para populações pequenas ou para amostras extremamente grandes).
  • Experimentos aleatórios (não há amostragem em experimentos aleatórios, então a condição de 10% não pode ser usada).

Usualmente, você não vai encontrar a condição de 10% mencionada para meios estatísticos. Quando você faz inferências sobre as proporções, a condição de 10% é necessária por causa das amostras grandes. Mas para meios, as amostras são geralmente menores, tornando a condição necessária apenas se a amostra for de uma população muito pequena.

A condição aplica-se nos ensaios de Bernoulli porque na grande maioria dos casos você amostra sem substituição, Por exemplo, em uma pesquisa telefônica perguntando “sim” ou “não”, você não coloca uma pessoa que já respondeu a pergunta de volta na piscina.

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De onde vem a condição de 10%?

A condição é estatisticamente sólida por causa das provas matemáticas por trás da suposição. A prova está um pouco além de uma estatística elementar ou classe de estatística AP, mas se você está realmente interessado em conhecer a mecânica por trás da condição, a Universidade do Texas tem um bom resumo na matemática.

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