Ted
La précision fait référence à la proximité de notre estimation par rapport aux véritables caractéristiques de la population. Habituellement, nous estimons que le paramètre de population se situe dans une plage basée sur l'estimation de l'échantillon. Par exemple, disons qu'à partir d'une étude d'un échantillon aléatoire simple de 50 pf des 300 employés au total dans un atelier, nous constatons que le taux de production quotidien moyen par personne est de 50 pièces d'un produit particulier.
Nous pourrions alors être en mesure de faire en sorte que la véritable production quotidienne moyenne du produit se situerait entre 40 et 60 de la population des employés de l'atelier. En disant cela, nous proposons une estimation d'intervalle dans laquelle nous nous attendons à la véritable production moyenne de la population. Plus cet intervalle est étroit, plus la précision est grande. Par exemple, si nous sommes en mesure d'estimer que la moyenne de la population tomberait entre 45 et 55 prix de production plutôt que 40 et 60, nous aurions alors plus de précision. C'est ce que nous estimerions maintenant avec plus d'exactitude ou de précision.
La précision est fonction de la plage de variabilité de la distribution d'échantillonnage de la moyenne de l'échantillon. C'est-à-dire que si nous prenons un certain nombre d'échantillons différents d'une population et prenons la moyenne de chacun d'eux, nous constaterons généralement qu'ils sont tous différents.