В практике статистического исследования в условиях рыночной экономики всё чаще приходится сталкиваться с небольшими по объёму так называемыми малыми выборками. Под малой выборкой понимается такое выборочное наблюдение, численность единиц которого не превышает 30. В настоящее время малая выборка используется более широко, чем раньше и, прежде всего, за счет статистическою изучения деятельности малых и средних предприятий, коммерческих банков, фермерских хозяйств и т. д. Их количество в определённых случаях, особенно при региональных исследованиях, а также величина характеризующих их показателей (например, численность занятых) часто незначительны. Поэтому, хотя общий принцип выборочного обследования (с увеличением объёма выборки повышается точность выборочных данных) остаётся в силе, иногда приходится ограничиваться малым числом наблюдений. Наряду со статистическим изучением рыночных структур эта необходимость возникает при выборочной проверке качества продукции, в научно-исследовательской работе и в ряде других случаев.
При оценке результатов малой выборки величина генеральной дисперсии в расчетах не используется. Для определения возможных пределов ошибки пользуются так называемым критерием Стьюдента, определяемым по формуле
где - мера случайных колебаний выборочной средней в малой выборке.
Приведем выдержку из таблицы распределения Стьюдента.
Таблица 26 -Распределение вероятности в малых выборках в зависимости
от коэффициента доверия t и объема выборки n*
t n | ∞ | |||||||||
0.5 | ||||||||||
1,0 | ||||||||||
1,5 | S16 | |||||||||
2,0 | 936 936 | |||||||||
2.5 | ||||||||||
3,0 |
При n = ∞ в таблице даны вероятности нормального распределения. Для определения вероятности соответствующие табличные значения следует разделить на 1000.
Как видно из таблицы, при увеличении n это распределение стремится к нормальному и при п = 20 уже мало от него отличается. Покажем, как пользоваться таблицей распределения Стьюдента.