Эта практика предназначена для того, чтобы пользователи данных выборочных обследований могли судить о достоверности результатов таких обследований. В разделе 5 даны расширенные определения понятий, основных для выборки обследования, и пользователь должен убедиться, что такие понятия действительно использовались и понимались теми, кто проводил обследование. Какой был кадр? Насколько велика (точно) величина N? Как появился параметр &#θ оценено и рассчитана его стандартная ошибка? Если не использовались повторные подвыборки, почему бы и нет? На все вопросы должны быть даны адекватные ответы. На последний вопрос существует множество приемлемых ответов. Если структура выборки была относительно простой, например простой случайной или стратифицированной, то легко получить хорошие оценки дисперсии выборки. Если использовалась более сложная конструкция, то могут быть приемлемы методы, описанные в [1]. Повторные подвыборки являются наиболее простым способом оценки отклонений выборки при сложной схеме обследования. После того, как использованные процедуры обследования удовлетворяют требованиям Раздела 5, обратитесь к Разделу 4, чтобы узнать, необходимо ли какое-либо увеличение размера выборки. Расчеты для его проведения объективно описаны в разделе 4. Обратитесь к разделу 6 для руководства по интерпретации неопределенности в заявленном значении оценки параметра, &#θ, т.е. значения его стандартной ошибки, se( &#θ). Величина se(&#θ) должна быть проверена, чтобы убедиться, что риски, которые она влечет за собой, соизмеримы с размером выборки. 1.1 Эта практика представляет правила принятия или отклонения доказательств, основанных на выборке. Статистические доказательства этой практики представлены в форме оценки доли, среднего, общего количества или другой числовой характеристики конечной совокупности или партии. Это оценка результата, который был бы получен при исследовании всей партии или совокупности по тем же правилам и с той же тщательностью, что и для выборки. 1.2 Одной из целей этой практики является описание простого отбора выборки и расчета данных. процедуры, чтобы суды, комиссии и т. д. могли проверить, были ли применены такие процедуры. Методы не могут давать наименьшую неопределенность, по крайней мере, по стоимости, однако они должны обеспечивать разумную оценку с вычисляемой неопределенностью. 1.3 Эта практика в первую очередь предназначена для уникальных исследований. Повторяющиеся обследования позволяют объединить оценки неопределенностей выборки; упор в этой практике делается на оценку неопределенности выборки на основе самой выборки. Параметр, представляющий интерес для этой практики, фактически является константой. Таким образом, основной вывод представляет собой простую точечную оценку, которую следует использовать так, как если бы это была неизвестная константа, а не, например, прогноз или интервал прогнозирования или распределение, разработанное для сопоставления случайной интересующей величины. Настоящий стандарт не претендует на рассмотрение все проблемы безопасности, если таковые имеются, связанные с его использованием. Пользователь настоящего стандарта несет ответственность за установление соответствующих мер безопасности и охраны труда и определение применимости нормативных ограничений перед использованием.
ASTM E141-91(2003)e1 История
2018ASTM E141-10(2018) Стандартная практика принятия доказательств, основанных на результатах вероятностной выборки
2010ASTM E141-10 Стандартная практика принятия доказательств, основанных на результатах вероятностной выборки
1991ASTM E141-91(2003)e1 Стандартная практика принятия доказательств, основанных на результатах вероятностной выборки
1991ASTM E141-91(1997) Стандартная практика принятия доказательств, основанных на результатах вероятностной выборки