Как найти число ошибок формула - ErrorsMaster.ru - большая энциклопедия ошибок и их решений

Часто складывается сложная ситуация, когда некоторые формулы вместо ожидаемых результатов вычисления выдает информацию об ошибке. Особенно полезной оказывается формула способная быстро находить и подсчитывать количество ошибочных значений в таблицах с большим объемом данных. А иногда нужно просто посчитать ошибку в Excel как числовое значение.

Как посчитать ошибку в формуле Excel

Перед тем как исправлять ошибки в Excel хорошо бы предоставить пользователю Excel возможность, наблюдать в режиме реального времени сколько еще осталось ошибок в процессе анализа вычислительных циклов формул. А для этого нужно их все посчитать. Пример схематической таблицы с ошибками в формулах:

На рисунке для примера проиллюстрированная проблемная ситуация, когда некоторые значения таблицы содержит ошибки вычислений формул в Excel там, где должны быть их результаты. Чтобы подсчитать количество ошибок в целой таблице следует сделать так:

В ячейку C1 введите следующую формулу:
Данная формула должна быть выполнена в массиве, поэтому после ее ввода для подтверждения нажмите комбинацию горячих клавиш CTRL+SHIFT+Enter. Если все сделано правильно в строке формул появятся фигурные скобки.

Таким образом получаем текущее количество ошибок в таблице.

Разбор формулы для подсчета количества всех ошибок в ячейках Excel:

С помощью функции ЕОШИБКА проверена каждая ячейка диапазона A2:A9 на наличие ошибочных значений. Результаты функции в памяти программы образуют собой массив логических значений ИСТИНА и ЛОЖЬ. После перемножения каждого логического значения на число 1 в результате получаем массив из чисел 1 и 0. Потом все элементы массива суммируются, а формула возвращает количество ошибок.

Как найти первую ошибку в значении Excel

Пользователю для анализа вычислительных циклов полезно знать не только текущее количество неисправленных ошибок, но и строку, которая содержит первую ошибку. Чтобы узнать в какой строке листа встречается первая ошибка следует воспользоваться другой формулой:

Она также должна быть выполнена в массиве поэтому снова для подтверждения нажмите комбинацию горячих клавиш CTRL+SHIFT+Enter.

Первая ошибка находиться в третьей строке рабочего листа Excel.

Рассмотрим, как работает такая формула:

Наподобие первой формулы с помощью функции ЕОШИБКА в памяти программы создается массив из логических значений ИСТИНА и ЛОЖЬ. Далее функция СТРОКА возвращает текущие номера строк листа в диапазоне A2:A9. Благодаря функции ЕСЛИ в массиве с логическими значениями ИСТИНА заменяется на текущий номер строки. После чего функция МИН выбирает наименьшее число из этого же массива.

Как посчитать ошибки Excel с определенным кодом

Следующая полезная информация, которая пригодиться пользователю занятым проверкой ошибок – это количество определенного типа ошибок. Чтобы получить такой результат следует использовать третью формулу:

На этот раз формула не должна выполняться в массиве поэтому после ввода для ее подтверждения достаточно просто нажать клавишу Entеr.

Третья формула возвращает количество ошибок деления на 0 (#ДЕЛ/0!). Но она не мене эффективно работает если во втором аргументе функции СЧЕТЕСЛИ указать другой тип ошибки в ячейках Excel. Например, #ИМЯ?

Как видно на рисунке все работает не менее эффективно.

Чтобы узнать в какой строке встречается первая ошибка конкретного типа и кода следует использовать четвертую формулу:

Как показано на очередном рисунке, формула возвращает значение 4 которое соответствует номеру строки где впервые встречается ошибка деления на 0.

Коды и типы ошибок Excel

Функция ТИП.ОШИБКИ проверяет каждую ячейку в диапазоне A1:A9, если она наталкивается на ошибку возвращает соответствующий ей номер (например, код ошибки деления на ноль: для типа #ДЕЛ/0! – это код 2). Ниже приведена целая таблица типов и кодов для обработки ошибок Excel:

ТИП	КОД
#ПУСТО!	1
#ДЕЛ/0!	2
#ЗНАЧ!	3
#ССЫЛКА!	4
#ИМЯ?	5
#ЧИСЛО!	6
#Н/Д	7
#ОЖИДАНИЕ_ДАННЫХ	8

Далее создается в памяти массив значений с номерами кодов ошибок. В первом аугменте функции ПОИСКПОЗ мы указываем код ошибки, которую нужно найти. В третьем аргументе мы указываем код 0 для функции ПОИСКПОЗ, который означает что возвращать нужно первое встречающееся значение 2 при наличии дубликатов в массиве.

Читайте также: Как найти ошибку в таблице Excel по формуле

Внимание! В четвертой формуле мы ссылались на диапазон ячеек начиная с A1 и до A9. Потому как функция ПОИСКПОЗ возвращает текущею позицию значения относительно таблицы, а не целого листа. Поэтому во втором аргументе функции ПОИСКПОЗ следует указывать диапазон просматриваемых значений так, чтобы номера позиций совпадали с номерами строк листа. Другими словами, если бы мы указали адрес диапазона A2:A9, то формула вернула бы значение 5 – что не является правильным.

Источник

Один из первых шагов при планировании количественного маркетингового исследования – определение объема выборки.

Калькулятор для расчета достаточного объема выборки
Калькулятор ошибки выборки для доли признака
Калькулятор ошибки выборки для среднего значения
Калькулятор значимости различий долей
Калькулятор значимости различий средних

1. Формула (даже две)

Бытует заблуждение, что чем больше объем генеральной совокупности, тем больше должен быть объем выборки маркетингового исследования. Это отчасти так, когда объем выборки сопоставим с размером генеральной совокупности. Например, при опросах организаций (B2B).

Если речь идет об исследовании жителей городов, то не важно, Москва это или Рязань – оптимальный объем выборки будет одинаков в обоих городах. Этот принцип следует из закона больших чисел и применим, только если выборка простая случайная.

На рис.1. пример выборки 15000 человек (!) при опросе в муниципальном районе. Возможно, от численности населения взяли 10%?
Размер выборки никогда не рассчитывается как процент от генеральной совокупности!

Рис.1. Размер выборки 15000 человек, как реальный пример некомпетентности (или хуже).

В таких случаях для расчета объема выборки используется следующая формула:

где

n – объем выборки,
Z – коэффициент, зависящий от выбранного исследователем доверительного уровня,
p – доля респондентов с наличием исследуемого признака,
q = 1 – p – доля респондентов, у которых исследуемый признак отсутствует,
∆ – предельная ошибка выборки.

Доверительный уровень – это вероятность того, что реальная доля лежит в границах полученного доверительного интервала: выборочная доля (p) ± ошибка выборки (Δ). Доверительный уровень устанавливает сам исследователь в соответствии со своими требованиями к надежности полученных результатов. Чаще всего применяются доверительные уровни, равные 0,95 или 0,99. В маркетинговых исследованиях, как правило, выбирается доверительный уровень, равный 0,95. При этом уровне коэффициент Z равен 1,96.

Значения p и q чаще всего неизвестны до проведения исследования и принимаются за 0,5. При этом значении размер ошибки выборки максимален.

Допустимая предельная ошибка выборки выбирается исследователем в зависимости от целей исследования. Считается, что для принятия бизнес-решений ошибка выборки должна быть не больше 4%. Этому значению соответствует объем выборки 500-600 респондентов. Для важных стратегических решений целесообразно минимизировать ошибку выборки.

Рассмотрим кривую зависимости ошибки выборки от ее объема (Рис.2).

Рис.2. Зависимость ошибки выборки от ее объема при 95% доверительном уровне

Как видно из диаграммы, с ростом объема выборки значение ошибки уменьшается все медленнее. Так, при объеме выборки 1500 человек предельная ошибка выборки составит ±2,5%, а при объеме 2000 человек – ±2,2%. То есть, при определенном объеме выборки дальнейшее его увеличение не дает значительного выигрыша в ее точности.

ШПАРГАЛКА (скопируйте ссылку или текст)

Подходы к решению проблемы:

Случай 1. Генеральная совокупность значительно больше выборки:

Случай 2. Генеральная совокупность сопоставима с объемом выборки: (см. раздел исследований B2B)

где
n – объем выборки,

N – объем генеральной совокупности,

Z – коэффициент, зависящий от выбранного исследователем доверительного уровня,

p – доля респондентов с наличием исследуемого признака,

q = 1 – p – доля респондентов, у которых исследуемый признак отсутствует, (значения p и q обычно принимаются за 0,5, поскольку точно неизвестны до проведения исследования)

∆ – предельная ошибка выборки.

Например,

рассчитаем ошибку выборки объемом 1000 человек при 95% доверительном уровне, если генеральная совокупность значительно больше объема выборки:

Ошибка выборки = 1,96 * КОРЕНЬ(0,5*0,5/1000) = 0,031 = ±3,1%

При расчете объема выборки следует также учитывать стоимость проведения исследования. Например, при цене за 1 анкету 200 рублей стоимость опроса 1000 человек составит 200 000 рублей, а опрос 1500 человек будет стоить 300 000 рублей. Увеличение затрат в полтора раза сократит ошибку выборки всего на 0,6%, что обычно неоправданно экономически.

2. Причины «раздувать» выборку

Анализ полученных данных обычно включает в себя и анализ подвыборок, объемы которых меньше основной выборки. Поэтому ошибка для выводов по подвыборкам больше, чем ошибка по выборке в целом. Если планируется анализ подгрупп / сегментов, объем выборки должен быть увеличен (в разумных пределах).

Рис.3 демонстрирует данную ситуацию. Если для исследования авиапассажиров используется выборка численностью 500 человек, то для выводов по выборке в целом ошибка составляет 4,4%, что вполне приемлемо для принятия бизнес-решений. Но при делении выборки на подгруппы в зависимости от цели поездки, выводы по каждой подгруппе уже недостаточно точны. Если мы захотим узнать какие-либо количественные характеристики группы пассажиров, совершающих бизнес-поездку и покупавших билет самостоятельно, ошибка полученных показателей будет достаточно велика. Даже увеличение выборки до 2000 человек не обеспечит приемлемой точности выводов по этой подвыборке.

Рис.3. Проектирование объема выборки с учетом необходимости анализа подвыборок

Другой пример – анализ подгрупп потребителей услуг торгово-развлекательного центра (Рис.4).

Рис.4. Потенциальный спрос на услуги торгово-развлекательного центра

При объеме выборки в 1000 человек выводы по каждой отдельной услуге (например, социально-демографический профиль, частота пользования, средний чек и др.) будут недостаточно точными для использования в бизнес планировании. Особенно это касается наименее популярных услуг (Таблица 1).

Таблица 1. Ошибка по подвыборкам потенциальных потребителей услуг торгово-развлекательного центра при выборке 1000 чел.

Чтобы ошибка в самой малочисленной подвыборке «Ночной клуб» составила меньше 5%, объем выборки исследования должен составлять около 4000 человек. Но это будет означать 4-кратное удорожание проекта. В таких случаях возможно компромиссное решение:

увеличение выборки до 1800 человек, что даст достаточную точность для 6 самых популярных видов услуг (от кинотеатра до парка аттракционов);
добор 200-300 пользователей менее популярных услуг с опросом по укороченной анкете (см. Таблицу 2).

Таблица 2. Разница в ошибке выборки по подвыборкам при разных объемах выборки.

При обсуждении с исследовательским агентством точности результатов планируемого исследования рекомендуется принимать во внимание бюджет, требования к точности результатов в целом по выборке и в разрезе подгрупп. Если бюджет не позволяет получить информацию с приемлемой ошибкой, лучше пока отложить проект (или поторговаться).

КАЛЬКУЛЯТОРЫ ДЛЯ РАСЧЕТА СТАТИСТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЗНАЧИМОСТИ РАЗЛИЧИЙ:

КАЛЬКУЛЯТОР ДЛЯ РАСЧЕТА
ДОСТАТОЧНОГО ОБЪЁМА ВЫБОРКИ

Доверительный уровень:

Ошибка выборки (?):
%

Объём генеральной совокупности (N):
(можно пропустить, если больше 100 000)

РЕЗУЛЬТАТ

Один из важных вопросов, на которые нужно ответить при планировании исследования, — это оптимальный объем выборки. Слишком маленькая выборка не сможет обеспечить приемлемую точность результатов опроса, а слишком большая приведет к лишним расходам.

Онлайн-калькулятор объема выборки поможет рассчитать оптимальный размер выборки, исходя из максимально приемлемого для исследователя размера ошибки выборки.

Все дальнейшие формулы и расчеты относятся только к простой случайной выборке!
Формулы для других типов выборки отличаются.

Объем выборки рассчитывается по следующим формулам

1) если объем выборки значительно меньше генеральной совокупности:

(в данной формуле не используется показатель объема генеральной совокупности N)

2) если объем выборки сопоставим с объемом генеральной совокупности:

В приведенных формулах:

Z – коэффициент, зависящий от выбранного исследователем доверительного уровня. Доверительный уровень (или доверительная вероятность) – это вероятность того, что реальное значение измеряемого показателя (по всей генеральной совокупности) находится в пределах доверительного интервала, полученного в исследовании. Доверительный уровень выбирает сам исследователь, исходя из требований к надежности результатов исследования. В маркетинговых исследованиях обычно применяется 95%-й доверительный уровень. Ему соответствует значение Z = 1,96.

N – объем генеральной совокупности. Генеральная совокупность – это все люди, которые изучаются в исследовании (например, все покупатели соков и нектаров, постоянно проживающие в Москве и Московской области). Если генеральная совокупность значительно больше объема выборки (в сотни и более раз), ее размером можно пренебречь (формула 1).

p – доля респондентов с наличием исследуемого признака. Например, если 20% опрошенных заинтересованы в новом продукте, то p = 0,2.

q = 1 — p – доля респондентов, у которых исследуемый признак отсутствует. Значения p и q обычно принимаются за 0,5, поскольку точно неизвестны до проведения исследования. При этом значении размер ошибки выборки максимален. В данном калькуляторе значения p и q по умолчанию равны 0,5.

Δ– предельная ошибка выборки (для доли признака), приемлемая для исследователя. Считается, что для принятия бизнес-решений ошибка выборки не должна превышать 4%.

n – объем выборки. Объем выборки – это количество людей, которые опрашиваются в исследовании.

ПРИМЕР РАСЧЕТА ОБЪЕМА ВЫБОРКИ:

Допустим, мы хотим рассчитать объем выборки, предельная ошибка которой составит 4%. Мы принимаем доверительный уровень, равный 95%. Генеральная совокупность значительно больше выборки. Тогда объем выборки составит:

n = 1,96 * 1,96 * 0,5 * 0,5 / (0,04 * 0,04) = 600,25 ≈ 600 человек

Таким образом, если мы хотим получить результаты с предельной ошибкой 4%, нам нужно опросить 600 человек.

КАЛЬКУЛЯТОР ОШИБКИ ВЫБОРКИ ДЛЯ ДОЛИ ПРИЗНАКА

Доверительный уровень:

Объём выборки (n):

Объём генеральной совокупности (N):
(можно пропустить, если больше 100 000)

Доля признака (p):
%

РЕЗУЛЬТАТ

Зная объем выборки исследования, можно рассчитать значение ошибки выборки (или, другими словами, погрешность выборки).

Если бы в ходе исследования мы могли опросить абсолютно всех интересующих нас людей, мы могли бы быть на 100% уверены в полученном результате. Но ввиду экономической нецелесообразности сплошного опроса применяют выборочный подход, когда опрашивается только часть генеральной совокупности. Выборочный метод не гарантирует 100%-й точности измерения, но, тем не менее, вероятность ошибки может быть сведена к приемлемому минимуму.

Все дальнейшие формулы и расчеты относятся только к простой случайной выборке! Формулы для других типов выборки отличаются.

Ошибка выборки для доли признака рассчитывается по следующим формулам.

1) если объем выборки значительно меньше генеральной совокупности:

(в данной формуле не используется показатель объема генеральной совокупности N)

2) если объем выборки сопоставим с объемом генеральной совокупности:

В приведенных формулах:

N – объем генеральной совокупности. Генеральная совокупность – это все люди, которые изучаются в исследовании (например, все покупатели шоколада, постоянно проживающие в Москве). Если генеральная совокупность значительно больше объема выборки (в сотни и более раз), ее размером можно пренебречь (формула 1).

n – объем выборки. Объем выборки – это количество людей, которые опрашиваются в исследовании. Существует заблуждение, что чем больше объем генеральной совокупности, тем больше должен быть и объем выборки маркетингового исследования. Это отчасти так, когда объем выборки сопоставим с объемом генеральной совокупности. Например, при опросах организаций (B2B). Если же речь идет об исследовании жителей городов, то не важно, Москва это или Рязань – оптимальный объем выборки будет одинаков в обоих городах. Этот принцип следует из закона больших чисел и применим, только если выборка простая случайная. ВАЖНО: если предполагается сравнивать какие-то группы внутри города, например, жителей разных районов, то выборку следует рассчитывать для каждой такой группы.

Δ– предельная ошибка выборки.

Таким образом, зная объем выборки исследования, мы можем заранее оценить показатель ее ошибки.
А получив значение p, мы можем рассчитать доверительный интервал для доли признака: (p — ∆; p + ∆)

ПРИМЕР РАСЧЕТА ОШИБКИ ВЫБОРКИ ДЛЯ ДОЛИ ПРИЗНАКА:

Например, в ходе исследования были опрошены 1000 человек (n=1000). 20% из них заинтересовались новым продуктом (p=0,2). Рассчитаем показатель ошибки выборки по формуле 1 (выберем доверительный уровень, равный 95%):

∆ = 1,96 * КОРЕНЬ (0,2*0,8/1000) = 0,0248 = ±2,48%

Рассчитаем доверительный интервал:

(p — ∆; p + ∆) = (20% — 2,48%; 20% + 2,48%) = (17,52%; 22,48%)

Таким образом, с вероятностью 95% мы можем быть уверены, что реальная доля заинтересованных в новом продукте (среди всей генеральной совокупности) находится в пределах полученного диапазона (17,52%; 22,48%).

Если бы мы выбрали доверительный уровень, равный 99%, то для тех же значений p и n ошибка выборки была бы больше, а доверительный интервал – шире. Это логично, поскольку, если мы хотим быть более уверены в том, что наш доверительный интервал «накроет» реальное значение признака, то интервал должен быть более широким.

КАЛЬКУЛЯТОР ОШИБКИ ВЫБОРКИ ДЛЯ СРЕДНЕГО ЗНАЧЕНИЯ

Доверительный уровень:

Объём выборки (n):

Объём генеральной совокупности (N):
(можно пропустить, если больше 100 000)

Среднее значение (x̄):

Стандартное отклонение (s):

РЕЗУЛЬТАТ

Ошибка выборки для среднего значения рассчитывается по следующим формулам.

1) если объем выборки значительно меньше генеральной совокупности:

(в данной формуле не используется показатель объема генеральной совокупности N)

2) если объем выборки сопоставим с объемом генеральной совокупности:

В приведенных формулах:

N – объем генеральной совокупности. Генеральная совокупность – это все люди, которые изучаются в исследовании (например, все покупатели мороженого, постоянно проживающие в Москве). Если генеральная совокупность значительно больше объема выборки (в сотни и более раз), ее размером можно пренебречь (формула 1).

s — выборочное стандартное отклонение измеряемого показателя. В идеале на месте этого аргумента должно быть стандартное отклонение показателя в генеральной совокупности (σ), но так как обычно оно неизвестно, используется выборочное стандартное отклонение, рассчитываемое по следующей формуле:

где, x ̅ – среднее арифметическое показателя, x_i– значение i-го показателя, n – объем выборки

Δ– предельная ошибка выборки.

Зная среднее значение показателя x ̅ и ошибку ∆, мы можем рассчитать доверительный интервал для среднего значения:(x ̅ — ∆; x ̅ + ∆)

ПРИМЕР РАСЧЕТА ОШИБКИ ВЫБОРКИ ДЛЯ СРЕДНЕГО ЗНАЧЕНИЯ:

Например, в ходе исследования были опрошены 1000 человек (n=1000). Каждого из них попросили указать их примерную среднюю сумму покупки (средний чек) в известной сети магазинов. Среднее арифметическое всех ответов составило 500 руб. (x ̅=500), а стандартное отклонение составило 120 руб. (s=120). Рассчитаем показатель ошибки выборки по формуле 1 (выберем доверительный уровень, равный 95%):

∆ = 1,96 * 120 / КОРЕНЬ (1000) = 7,44

Рассчитаем доверительный интервал:

(x ̅ — ∆; x ̅ + ∆) = (500 – 7,44; 500 + 7,44) = (492,56; 507,44)

Таким образом, с вероятностью 95% мы можем быть уверены, что значение среднего чека по всей генеральной совокупности находится в границах полученного диапазона: от 492,56 руб. до 507,44 руб.

КАЛЬКУЛЯТОР ЗНАЧИМОСТИ РАЗЛИЧИЙ ДОЛЕЙ

Доверительный уровень:

	Измерение 1	Измерение 2
Доля признака (p):	%	%
Объём выборки (n):

РЕЗУЛЬТАТ

Если в прошлогоднем исследовании вашу марку вспомнили 10% респондентов, а в исследовании текущего года – 15%, не спешите открывать шампанское, пока не воспользуетесь нашим онлайн-калькулятором для оценки статистической значимости различий.

Сравнивая два разных значения, полученные на двух независимых выборках, исследователь должен убедиться, что различия статистически значимы, прежде чем делать выводы.

Как известно, выборочные исследования не обеспечивают 100%-й точности измерения (для этого пришлось бы опрашивать всю целевую аудиторию поголовно, что слишком дорого). Тем не менее, благодаря методам математической статистики, мы можем оценить точность результатов любого количественного исследования и учесть ее в выводах.

В приведенном здесь калькуляторе используется двухвыборочный z-тест для долей. Для его применения должны соблюдаться следующие условия:

Обе выборки – простые случайные
Выборки независимы (между значениями двух выборок нет закономерной связи)
Генеральные совокупности значительно больше выборок
Произведения n*p и n*(1-p), где n=размер выборки а p=доля признака, – не меньше 5.

В калькуляторе используются следующие вводные данные:

Доверительный уровень (или доверительная вероятность) – это вероятность того, что реальное значение измеряемого показателя (по всей генеральной совокупности) находится в пределах доверительного интервала, полученного в исследовании. Доверительный уровень выбирает сам исследователь, исходя из требований к надежности результатов исследования. В маркетинговых исследованиях обычно применяется 95%-й доверительный уровень.

Доля признака (p) – доля респондентов с наличием исследуемого признака. Например, если 20% опрошенных заинтересованы в новом продукте, то p = 0,2.

Объем выборки (n) – это количество людей, которые опрашиваются в исследовании.

Результат расчетов – вывод о статистической значимости или незначимости различий двух измерений.

КАЛЬКУЛЯТОР ЗНАЧИМОСТИ РАЗЛИЧИЙ СРЕДНИХ

Доверительный уровень:

	Измерение 1	Измерение 2
Среднее значение (x̄):
Стандартное отклонение (s):
Объём выборки (n):

РЕЗУЛЬТАТ

Допустим, выборочный опрос посетителей двух разных ТРЦ показал, что средний чек в одном из них равен 1000 рублей, а в другом – 1200 рублей. Следует ли отсюда вывод, что суммы среднего чека в двух этих ТРЦ действительно отличаются?

В приведенном здесь калькуляторе используется двухвыборочный z-тест для средних значений. Для его применения должны соблюдаться следующие условия:

Обе выборки – простые случайные
Выборки независимы (между значениями двух выборок нет закономерной связи)
Генеральные совокупности значительно больше выборок
Распределения значений в выборках близки к нормальному распределению.

В калькуляторе используются следующие вводные данные:

Среднее значение ( ̅x) – среднее арифметическое показателя.

Стандартное отклонение (s) – выборочное стандартное отклонение измеряемого показателя. В идеале на месте этого аргумента должно быть стандартное отклонение показателя в генеральной совокупности (σ), но так как обычно оно неизвестно, используется выборочное стандартное отклонение, рассчитываемое по следующей формуле:

где, x ̅ – среднее арифметическое показателя, x_i– значение i-го показателя, n – объем выборки

Объем выборки (n) – это количество людей, которые опрашиваются в исследовании.

Результат расчетов – вывод о статистической значимости или незначимости различий двух измерений.

Вы можете подписаться на уведомления о новых материалах СканМаркет

2.1. Средняя и предельная ошибки выборки. Построение доверительных границ для средней и доли

Средняя ошибка
выборки
показывает, насколько отклоняется в
среднем параметр выборочной
совокупности
от соответствующего параметра генеральной.
Если рассчитать среднюю из ошибок всех
возможных выборок определенного вида
заданного объема (n),
извлеченных из одной и той же генеральной
совокупности,
то получим их обобщающую характеристику

среднюю
ошибку выборки
().

В
теории выборочного наблюдения
выведены формулы для определения ,
которые индивидуальны для разных
способов отбора (повторного и
бесповторного), типов используемых
выборок и видов оцениваемых статистических
показателей.

Например, если
применяется повторная собственно
случайная выборка, то 
определяется как:

^^{при

оценивании среднего значения признака;}

^^{если

признак альтернативный, и оценивается

доля.}

^{При бесповторном

собственно случайном отборе в формулы

вносится поправка}

^^{для

среднего значения признака;}

^^{для

доли.}

Вероятность
получения именно такой величины ошибки
всегда равна 0,683. На практике же
предпочитают получать данные с большей
вероятностью, но это приводит к возрастанию
величины ошибки выборки.

Предельная
ошибка выборки ()
равна t-кратному
числу средних ошибок выборки (в теории
выборки принято коэффициент t
называть
коэффициентом доверия):

  t
.

Если ошибку выборки
увеличить в два раза (t

2), то получим гораздо большую вероятность
того, что она не превысит определенного
предела (в нашем случае 
двойной средней ошибки) 
0,954. Если взять t

3, то доверительная вероятность составит
0,997 
практически достоверность.

Уровень предельной
ошибки выборки зависит от следующих
факторов:

 степени вариации
единиц генеральной совокупности;

 объема выборки;

 выбранных схем
отбора (бесповторный отбор дает меньшую
величину ошибки);

 уровня
доверительной вероятности.

Если объем выборки
больше 30, то значение t
определяется по таблице нормального
распределения, если меньше 
по таблице распределения Стьюдента
(Приложение
1).

Приведем некоторые
значения коэффициента доверия из таблицы
нормального распределения.

Доверительный
интервал для среднего значения признака
и для доли в генеральной
совокупности
устанавливается следующим образом:

Итак, определение
границ генеральной средней и доли
состоит из следующих этапов:

 нахождение в
выборке среднего значения признака
(или доли);

 определение 
в соответствии с выбранной схемой отбора
и вида выборки;

 задание
доверительной вероятности Р
и определение коэффициента доверия t
по
соответствующей таблице;

 вычисление
предельной ошибки выборки ;

 построение
доверительного интервала для средней
(или доли).

Ошибки выборки
при различных видах отбора

1. Собственно
случайная и механическая выборка.
Средняя
ошибка собственно случайной и механической
выборки находятся по формулам,
представленным в табл. 11.1.

Таблица 1

Формулы для
расчета средней ошибки
собственно
случайной и механической выборки ()

где
²

дисперсия
признака в выборочной совокупности.

Пример 2. Для
изучения уровня фондоотдачи было
проведено выборочное обследование 90
предприятий из 225 методом случайной
повторной выборки, в результате которого
получены данные, представленные в
таблице.

В рассматриваемом
примере имеем 40%-ную выборку (90 : 225 
0,4, или 40%). Определим ее предельную ошибку
и границы для среднего значения признака
в генеральной совокупности по шагам
алгоритма:

1. По результатам
выборочного обследования рассчитаем
среднее значение и дисперсию в выборочной
совокупности:

Выборочная средняя

Выборочная
дисперсия изучаемого признака

2. Определяем
среднюю ошибку повторной случайной
выборки

3. Зададим
вероятность, на уровне которой будем
говорить о величине предельной ошибки
выборки. Чаще всего она принимается
равной 0,999; 0,997; 0,954.

Для наших данных
определим предельную ошибку выборки,
например, с вероятностью 0,954. По таблице
значений вероятности функции нормального
распределения (см. выдержку из нее,
приведенную в Приложении 1) находим
величину коэффициента доверия t,
соответствующего вероятности 0,954. При
вероятности 0,954 коэффициент t
равен 2.

4. Предельная
ошибка выборки с вероятностью 0,954 равна

5. Найдем доверительные
границы для среднего значения уровня
фондоотдачи в генеральной совокупности

Таким образом, в
954 случаях из 1000 среднее значение
фондоотдачи будет не выше 1,88 руб. и не
ниже 1,74 руб.

Выше была
использована повторная схема случайного
отбора. Посмотрим, изменятся ли результаты
обследования, если предположить, что
отбор осуществлялся по схеме бесповторного
отбора. В этом случае расчет средней
ошибки проводится по формуле

Тогда при вероятности
равной 0,954 величина предельной ошибки
выборки составит:

Доверительные
границы для среднего значения признака
при бесповторном случайном отборе будут
иметь следующие значения:

Сравнив результаты
двух схем отбора, можно сделать вывод
о том, что применение бесповторной
случайной выборки дает более точные
результаты по сравнению с применением
повторного отбора при одной и той же
доверительной вероятности. При этом,
чем больше объем выборки, тем существеннее
сужаются границы значений средней при
переходе от одной схемы отбора к другой.

По данным примера
определим, в каких границах находится
доля предприятий с уровнем фондоотдачи,
не превышающим значения 2,0 руб., в
генеральной совокупности:

1) рассчитаем
выборочную долю.

Количество
предприятий в выборке с уровнем
фондоотдачи, не превышающим значения
2,0 руб., составляет 60 единиц. Тогда

m

60, n

90, w

m/n

60 : 90 
0,667;

2) рассчитаем
дисперсию доли в выборочной совокупности

_w²

w(1

w)

0,667(1 
0,667) 
0,222;

3) средняя ошибка
выборки при использовании повторной
схемы отбора составит

Если предположить,
что была использована бесповторная
схема отбора, то средняя ошибка выборки
с учетом поправки на конечность
совокупности составит

4) зададим
доверительную вероятность и определим
предельную ошибку выборки.

При значении
вероятности Р

0,997 по таблице нормального распределения
получаем значение для коэффициента
доверия t

3 (см. выдержку из нее, приведенную в
Приложении 1):

5) установим границы
для генеральной доли с вероятностью
0,997:

Таким образом, с
вероятностью 0,997 можно утверждать, что
в генеральной совокупности доля
предприятий с уровнем фондоотдачи, не
превышающим значения 2,0 руб., не меньше,
чем 54,7%, и не больше 78,7%.

2. Типическая
выборка. При
типической выборке генеральная
совокупность объектов разбита на k
групп, тогда

N₁

N₂

… 
N_i

… 
N_k

N.

Объем извлекаемых
из каждой типической группы единиц
зависит от принятого способа отбора;
их общее количество образует необходимый
объем выборки

n₁

n₂

… 
n_i

… 
n_k

n.

Существуют
следующие два способа организации
отбора внутри типической группы:
пропорциональной объему типических
групп и пропорциональной степени
колеблемости значений признака у единиц
наблюдения в группах. Рассмотрим первый
из них, как наиболее часто используемый.

Отбор, пропорциональный
объему типических групп, предполагает,
что в каждой из них будет отобрано
следующее число единиц совокупности:

где n_i

количество извлекаемых единиц для
выборки из i-й
типической группы;

n

общий объем выборки;

N_i

количество единиц генеральной
совокупности, составивших i-ю
типическую группу;

N

общее количество единиц генеральной
совокупности.

Отбор единиц
внутри групп происходит в виде случайной
или механической выборки.

Формулы для
оценивания средней ошибки выборки для
среднего и доли представлены в табл.
11.2.

Таблица 2

Формулы для
расчета средней ошибки выборки ()
при использовании типического отбора,
пропорционального объему типических
групп

^Здесь

^^{средняя из групповых дисперсий типических

групп}.

Пример 3. В
одном из московских вузов проведено
выборочное обследование студентов с
целью определения показателя средней
посещаемости вузовской библиотеки
одним студентом за семестр. Для этого
была использована 5%-ная бесповторная
типическая выборка, типические группы
которой соответствуют номеру курса.
При отборе, пропорциональном объему
типических групп, получены следующие
данные:

Число студентов,
которое необходимо обследовать на
каждом курсе, рассчитаем следующим
образом:

 общий объем
выборочной совокупности:

 количество
единиц, отобранных из каждой типической
группы:

аналогично для
других групп:

п₂

31 (чел.);

п₃

29 (чел.);

п₄

18 (чел.);

п₅

17 (чел.).

Проведем необходимые
расчеты.

1. Выборочная
средняя, исходя из значений средних
типических групп, составит:

2. Средняя из
внутригрупповых дисперсий

3. Средняя ошибка
выборки:

С вероятностью
0,954 находим предельную ошибку выборки:

4. Доверительные
границы для среднего значения признака
в генеральной совокупности:

Таким образом, с
вероятностью 0,954 можно утверждать, что
один студент за семестр посещает
вузовскую библиотеку в среднем от семи
до девяти раз.

3.
Малая выборка. В
связи с небольшим объемом выборочной
совокупности
те формулы для определения ошибок
выборки,
которые использовались нами ранее при
«больших» выборках, становятся
неподходящими и требуют корректировки.

Среднюю ошибку
малой выборки
определяют по формуле

Предельная
ошибка малой выборки:

Распределение
значений выборочных средних всегда
имеет нормальный закон распределения
(или приближается к нему) при п

100, независимо от характера распределения
генеральной
совокупности.
Однако в случае малых выборок действует
иной закон распределения 
распределение Стьюдента.
В этом случае коэффициент доверия
находится по таблице t-распределения
Стьюдента в зависимости от величины
доверительной вероятности Р
и объема выборки п.
В Приложении
1
приводится фрагмент таблицы t-распределения
Стьюдента, представленной в виде
зависимости доверительной вероятности
от объема выборки и коэффициента доверия
t.

Пример 4.
Предположим,
что выборочное обследование восьми
студентов академии показало, что на
подготовку к контрольной работе по
статистике они затратили следующее
количество часов: 8,5; 8,0; 7,8; 9,0; 7,2; 6,2; 8,4;
6,6.

Оценим выборочные
средние затраты времени и построим
доверительный интервал для среднего
значения признака в генеральной
совокупности, приняв доверительную
вероятность равной 0,95.

1. Среднее значение
признака в выборке равно

2. Значение среднего
квадратического отклонения составляет

3. Средняя ошибка
выборки:

4. Значение
коэффициента доверия t

2,365 для п

8 и Р

0,95 (Приложение 1).

5. Предельная
ошибка выборки:

6. Доверительный
интервал для среднего значения признака
в генеральной совокупности:

То есть с вероятностью
0,95 можно утверждать, что затраты времени
студента на подготовку к контрольной
работе находятся в пределах от 6,9 до 8,5
ч.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Приведенная ниже формула для расчета объема выборки используется в тех случаях, когда опрашиваемым (респондентам) задается только один вопрос, на который существует только два варианта ответа. Например: «Да» и «Нет», «Покупаю» и «Не покупаю», «Пользуюсь» и «Не пользуюсь». Конечно, данную формулу можно применять только при проведении простейших исследований. Если Вам нужно определить объем выборочной совокупности при проведении более масштабных исследований, например анкетирования, то следует использовать другие формулы.

Содержание:

формула с пояснениями;
пример расчета объема выборки;
нормированное отклонение (таблица);
область применения;
особенности формулы.

Простая формула для расчета объема выборки

Ниже приведена простая формула для расчета объема выборки для тех случаев когда на заданный вопрос возможны лишь два варианта ответа:

где: n – объем выборки;

z – нормированное отклонение, определяемое исходя из выбранного уровня доверительности (доверительного интервала, доверительной вероятности).

Этот показатель характеризует вероятность попадания ответов в специальный доверительный интервал — диапазон, границам которого соответствует определенный процент определенных ответов на некоторый вопрос.

Можно сказать, что уровень доверительности выражает вероятность того, что респонденты генеральной совокупности ответят так же, как и представители анализируемой выборки.

На практике доверительный интервал при проведении маркетинговых исследований часто принимают за 95% или 99%. Тогда значения z будут соответственно 1,96 и 2,58.

Также существует специальная таблица «Значение интеграла вероятностей», используя которую можно найти значение z для различных доверительных интервалов. Сокращенный вариант такой таблицы приведен ниже;

p – вариация для выборки, в долях.

Вариация характеризует величину схожести / несхожести ответов респондентов на вопрос. По сути, p — вероятность того, что респонденты выберут той или иной вариант ответа.

Допустим, если мы считаем, что четверть опрашиваемых выберут ответ «Да», то p будет равно 25%, то есть p = 0,25;

q = 1 — p.

Можно сказать, что q — это вероятность того, что респонденты не выберут анализируемый вариант ответа (в нашем примере ответят «Нет»). Например, если p = 0,25, то q = 1 — 0,25 = 0,75;

e – допустимая ошибка, в долях.

Значение допустимой ошибки заранее определяют исследователь и заказчик маркетингового исследования.

Пример расчета объема выборочной совокупности

Маркетинговая компания получила заказ на проведение социологического исследования с целью выявить долю курящих лиц в населении города. Для этого сотрудники компании будут задавать прохожим один вопрос: «Вы курите?». Возможных вариантов ответа, таким образом, только два: «Да» и «Нет».

Объем выборки в этом случае рассчитывается следующим образом. Уровень доверительности принимается за 95% (одно из стандартных значений для маркетинговых исследований), тогда нормированное отклонение z = 1,96. Проведя предварительный анализ населения города, вариацию принимаем за 50%, то есть условно считаем, что половина респондентов может ответить на вопрос о том, курят ли они — «Да». Тогда p = 0,5. Отсюда находим q = 1 – p = 1 – 0,5 = 0,5. исходя из требуемой заказчиком точности, допустимую ошибку выборки принимаем за 10%, то есть e = 0,1.

Подставляем эти данные в формулу и считаем:

Округлив расчетное значение, получаем объем выборки n = 96 человек.

Следовательно, для проведения исследования с заданными параметрами (уровень доверительности, допустимая ошибка) компании необходимо опросить 96 человек.

Значение нормированного отклонения для различных доверительных интервалов

В таблице приведены некоторые значения нормированного отклонения (z) для важнейших уровней доверительности, или, иначе, доверительной вероятности (α):

α (%)	60	70	80	85	90	95	97	99	99,7
z	0,84	1,03	1,29	1,44	1,65	1,96	2,18	2,58	3,0

Конечно, в таблице приведены значения z только для основных уровней доверительности. Полную версию таблицы можно найти в интернете.

Область применения простой формулы выборки

При проведении простых исследований, когда нужно получить ответ всего на один простой вопрос. При этом шкала ответов, как правило, дихотомического характера. То есть предлагаются (или подразумеваются) варианты ответов по типу «Да» — «Нет», «Черное» — «Белое», «Куплю» — «Не куплю», и т. д. Иными словами возможны лишь два варианта ответа на заданный вопрос.

Особенности формулы расчета размера выборки

Для рассмотренной нами простой формулы определения объема выборки можно выделить несколько характерных особенностей:

перед тем, как рассчитывать объем выборки в данном случае желательно предварительно провести качественный анализ изучаемой генеральной совокупности. В частности установить степень схожести, близости изучаемых единиц совокупности в части их социальных, демографических, географических, иных характеристик. Также полезно провести пилотное (разведочное) исследование, чтобы установить приблизительную величину p;
нужно иметь в виду, что максимальная изменчивость (вариация ответов) соответствует значению p = 50%, так как тогда q = 50% и p × q = 0,5 × 0,5 = 0,25. Это наихудший случай, все другие значения p дадут изменчивость меньшего размера (например, при p = 80%, p × q = 0,8 × 0,2 = 0,16; а при p = 10%, p × q = 0,1 × 0,9 = 0,09). Впрочем, данный показатель влияет на объем выборки не очень сильно.

Также стоит отметить, что существует ряд иных формул для определения объема выборки в случаях с дихотомической шкалой ответов на единственный вопрос. Для более сложных маркетинговых исследований применяются другие формулы.

Источники

Голубков Е. П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. — М.: Издательство «Финпресс», 1998.

Статья дополнена и доработана автором 10 дек 2020 г.

Нашли опечатку? Помогите сделать статью лучше! Выделите орфографическую ошибку мышью и нажмите Ctrl + Enter.

Библиографическая запись для цитирования статьи по ГОСТ Р 7.0.5-2008:
Галяутдинов Р.Р. Формула выборки — простая // Сайт преподавателя экономики. [2020]. URL: http://galyautdinov.ru/post/formula-vyborki-prostaya (дата обращения: 29.01.2023).

Источник

Как подсчитать количество ячеек с ошибками / ячеек без ошибок в Excel?

В Excel, когда вы применяете некоторые формулы, могут возникать некоторые значения ошибок, и теперь вам нужно подсчитать, сколько ячеек с ошибками или ячеек без ошибок в вашем диапазоне данных. Как быстро решить эту задачу?

Подсчитайте количество всех типов ошибок в диапазоне

Подсчитайте количество конкретных типов ошибок в диапазоне

Подсчитайте количество ячеек, игнорирующих ошибки, в диапазоне

Выберите и подсчитайте количество ошибок в диапазоне одним щелчком мыши

Преобразование ошибок в 0 в диапазоне с Kutools for Excel

Подсчитайте количество всех типов ошибок в диапазоне

Как все мы знаем, существует несколько типов ошибок, таких как # DIV / 0 !, #REF !, #VALUE! и так далее, когда формулы работают неправильно, вы можете подсчитать количество всех типов ошибок с помощью простой формулы массива. Пожалуйста, сделайте так:

1. В пустой ячейке введите эту формулу = СУММ (ЕСЛИ (ЕСТЬ ОШИБКА (A1: C10); 1)), см. снимок экрана:

2, Затем нажмите Ctrl + Shift + Enter вместе, и вы получите количество всех значений ошибок диапазона.

Внимание: В приведенной выше формуле A1: C10 — это диапазон, который вы хотите использовать, вы можете изменить его по своему усмотрению.

Подсчитайте количество конкретных типов ошибок в диапазоне

Иногда вам просто нужно подсчитать только определенный тип ошибок, например, чтобы узнать, сколько # DIV / 0! погрешности в диапазоне. В этом случае приведенная выше формула не будет работать, здесь вам может помочь функция СЧЁТЕСЛИ.

1. В пустой ячейке введите эту формулу = СЧЁТЕСЛИ (A1: C10; «# ДЕЛ / 0!»), см. снимок экрана:

2, Затем нажмите Enter ключ и номер # DIV / 0! Ячейки с ошибками будут подсчитаны.

Внимание: В приведенной выше формуле A1: C10 это диапазон, который вы хотите использовать, и # DIV / 0! это ошибка типа, которую вы хотите подсчитать, при необходимости вы можете заменить ее.

Подсчитайте количество ячеек, игнорирующих ошибки, в диапазоне

Если вы хотите подсчитать количество ячеек без ошибок, вы можете использовать эту формулу массива: = СУММ (ЕСЛИ (НЕ (ОШИБКА (A1: C10)); 1)), а затем нажмите Ctrl + Shift + Enter клавиши одновременно. И все ячейки, игнорирующие ячейки с ошибками, будут вычислены (включая пустые ячейки). Смотрите скриншоты:

Выберите и подсчитайте количество ошибок в диапазоне одним щелчком мыши

Если у вас есть Kutools for Excel установлен, вы можете быстро подсчитать количество ячеек с ошибками одним щелчком мыши, и в то же время вы можете выбрать ошибки.

После установки Kutools for Excel, пожалуйста, сделайте, как показано ниже Бесплатная загрузка Kutools for Excel Сейчас!)

Выберите используемый диапазон и нажмите Kutools > Выберите > Выберите ячейки со значением ошибки. Смотрите скриншот:

Теперь все значения ошибок выбраны, и появляется диалоговое окно, напоминающее вам количество значений ошибок.

Если вы хотите выбрать и подсчитать ячейки без ошибок, после применения Kutools for Excel‘s Выберите ячейки со значением ошибки утилита, оставьте ошибки выбранными и нажмите Kutools > Выберите > Выбрать помощника по диапазону, затем в появившемся диалоговом окне отметьте Обратный выбор чтобы инвертировать выбор ячеек, и все ячейки, игнорирующие ошибки, были выбраны, и вы можете просмотреть результат подсчета в строке состояния. Смотрите скриншоты:

Преобразование ошибок в 0 в диапазоне с Kutools for Excel

В некоторых случаях вам может потребоваться преобразовать все значения ошибок в 0 или ничего или в другие специальные тексты, и Kutools for Excel‘s Мастер условий ошибки функция может помочь вам быстро с этим справиться.

После бесплатная установка Kutools for Excel, пожалуйста, сделайте следующее:

1. Выберите диапазон, содержащий ошибки, и нажмите Kutools > Больше (в группе Формула)> Мастер условий ошибки. Смотрите скриншот:

2. в Мастер условий ошибки в диалоговом окне укажите нужный вариант в Отображение ошибки раздел. Смотрите скриншот:

3. Нажмите Ok, и теперь все значения ошибок в выбранном диапазоне были преобразованы.

Статьи по теме:

Как изменить # DIV / 0! ошибка читабельному сообщению в excel?

Как суммировать диапазон ячеек без учета ошибок в Excel?

Лучшие инструменты для работы в офисе

Kutools for Excel Решит большинство ваших проблем и повысит вашу производительность на 80%

Снова использовать: Быстро вставить сложные формулы, диаграммы и все, что вы использовали раньше; Зашифровать ячейки с паролем; Создать список рассылки и отправлять электронные письма …
Бар Супер Формулы (легко редактировать несколько строк текста и формул); Макет для чтения (легко читать и редактировать большое количество ячеек); Вставить в отфильтрованный диапазон…
Объединить ячейки / строки / столбцы без потери данных; Разделить содержимое ячеек; Объединить повторяющиеся строки / столбцы… Предотвращение дублирования ячеек; Сравнить диапазоны…
Выберите Дубликат или Уникальный Ряды; Выбрать пустые строки (все ячейки пустые); Супер находка и нечеткая находка во многих рабочих тетрадях; Случайный выбор …
Точная копия Несколько ячеек без изменения ссылки на формулу; Автоматическое создание ссылок на несколько листов; Вставить пули, Флажки и многое другое …
Извлечь текст, Добавить текст, Удалить по позиции, Удалить пробел; Создание и печать промежуточных итогов по страницам; Преобразование содержимого ячеек в комментарии…
Суперфильтр (сохранять и применять схемы фильтров к другим листам); Расширенная сортировка по месяцам / неделям / дням, периодичности и др .; Специальный фильтр жирным, курсивом …
Комбинируйте книги и рабочие листы; Объединить таблицы на основе ключевых столбцов; Разделить данные на несколько листов; Пакетное преобразование xls, xlsx и PDF…
Более 300 мощных функций. Поддерживает Office/Excel 2007-2021 и 365. Поддерживает все языки. Простое развертывание на вашем предприятии или в организации. Полнофункциональная 30-дневная бесплатная пробная версия. 60-дневная гарантия возврата денег.

Office Tab Добавляет в Office интерфейс с вкладками и значительно упрощает вашу работу

Включение редактирования и чтения с вкладками в Word, Excel, PowerPoint, Издатель, доступ, Visio и проект.
Открывайте и создавайте несколько документов на новых вкладках одного окна, а не в новых окнах.
Повышает вашу продуктивность на 50% и сокращает количество щелчков мышью на сотни каждый день!

Источник

Если проведение
неоднократных измерений физической
величины даёт повторяющиеся результаты,
то это означает, что в данных условиях
преобладают приборные погрешности. В
этих случаях погрешность прямых измерений
определяется приборной погрешностью.

Если неоднократные
измерения дают некоторый разброс
результатов, то это означает присутствие
случайных ошибок. Если число измерений
неограниченно возрастает, то для
определения среднего значения и дисперсии
можно воспользоваться формулами (3) …
(7). На практике число измерений всегда
ограничено, поэтому существует
конечная вероятность того, что истинное
значение среднеквадратичного
отклонения отличается от вычисленного
по формуле (6). Поэтому при небольшом
числе измерений для оценки величины 

пользуются
соотношениями, вытекающими из так
называемого распределения Стьюдента,
которое при неограниченном увеличении
числа измерений стремится к нормальному
распределению (5).

В соответствии с
этой методикой сначала находится
среднеарифметическое значение измеряемой
величины по формуле (3).

Следующим шагом
для оценки точности найденного
среднеарифметического значения будет
вычисление вспомогательной величины
S:

(9)

Из Таблицы 1
коэффициентов Стьюдента находим
вспомогательный коэффициент ,
зависящий от числа измерений n и
доверительной вероятности Р. Этот
коэффициент совместно с величиной S
позволяет рассчитать доверительный
интервал x.

Абсолютная
погрешность значения искомой величины
«а», найденной как среднеарифметическое
из n измерений составит:

(10)

Искомая величина
«а» представляется в виде:

(11)

Дисперсия всей
совокупности измерений случайной
величины «х»
будет равна S².

7. Расчёт ошибок косвенных измерений

Пусть искомая
величина А
при выбранном
методе косвенных измерений рассчитывается
по формуле:

A
= f(x₁
,x₂
,x₃
,…,x_n
) (12)

где x₁,x₂,…,x_n
— величины, найденные в результате прямых
измерений, с учётом ошибок о которых
шла речь выше. Из-за этих ошибок величина
«А»
так же будет определяться с ошибками.

Пусть X₁,X₂,…,X_N
— значения f(x₁
,x₂
,x₃
,…,x_n
), вычисленные
для разных серий измерений (x₁,x₂,…,x_n).

Таблица 1

Таблица коэффициентов
Стьюдента

Число измерений	Доверительная вероятность
0.7	0.8	0.9	0.95	0.99	0.999
2	2.0	3.1	6.3	12.7	63.7	636.6
3	1.3	1.9	2.9	4.3	9.9	31.6
4	1.3	1.6	2.4	3.2	5.8	12.9
5	1.2	1.5	2.1	2.8	4.6	8.6
10	1.1	1.4	1.8	2.3	3.3	4.8
15	1.1	1.3	1.8	2.1	3.0	4.1
20	1.1	1.3	1.7	2.1	2.9	3.9

Абсолютной ошибкой
косвенных измерений, по аналогии с
абсолютной ошибкой прямых измерений,
называют разность между истинным
значением «А» и её значениями,
полученными в результате измерений:

(13)

Размерность
абсолютной ошибки совпадает с размерностью
определяемой величины. Относительной
ошибкой косвенных измерений называют
отвлечённое число:

(14)

Иногда относительную
ошибку выражают в процентах:

(15)

Для определения
величины «А» в формулах (12)…(15) по
теории

вероятностей
следует брать величину Х, которую можно
определить двумя способами:

1) А
= Х
= (Х₁
+ Х₂
+…+Х_n)/n
(16)

2) A
= X
= f(x₁
+ x₂
+…+x_n)
(17)

где x₁,
x₂
,…, x_n
определяют по формуле (3). Если ошибки
измерений малы, то оба способа дают
практически тождественные результаты.

Рассмотрим способы
нахождения ошибки величины А,
определённой из косвенных измерений,
по найденным значениям оши

бок прямых измерений.
Выше отмечалось, что возможны различные
соотношения между приборной систематической
и случайными ошибками.

1-й случай. Преобладают
приборные ошибки. В этом случае можно
дать только оценку максимальной ошибки.
Формулы для нахождения предельной
ошибки косвенных измерений по внешнему
виду совпадают с формулами дифференциального
исчисления. В связи с этим для предельной
абсолютной ошибки используется формула:

(18)

а для расчёта
предельной относительной ошибки пригодна
фор

— 19 —

мула:

(19)

Формулы для расчёта
предельных ошибок некоторых часто
встречающихся функций, когда приборные
ошибки превышают случайные, приведены
в Таблице 2. Эти выражения легко
рассчитываются по формулам (18) и (19).

2-й случай. Преобладают
случайные ошибки. Для определения
среднеквадратичной ошибки теория
вероятностей даёт следующую формулу:

(20)

Относительная
ошибка вычисляется по формуле:

(21)

При выполнении
промежуточных расчётов необходимо
помнить, что число точных цифр в результате
расчётов не может увеличиваться. Поэтому
промежуточные результаты округляют,
сохраняя

1…2 избыточных
знака. При этом последующие цифры,
меньшие

5,отбрасываются;если
первая из отбрасываемых цифр больше 5,

то последняя из
оставшихся цифр увеличивается на
единицу. Ес

ли первая
отбрасываемая цифра 5, то предыдущая
цифра остаётся

без изменений,
если она чётная, и увеличивается на
единицу, если

она нечётная.
Выражения для среднеквадратичной ошибки
некоторых часто встречающихся функций
приведены в Таблице 3. Для определения
ошибок косвенных измерений используют
большую из инструментальной или случайной
ошибок прямого измерения.

Соседние файлы в папке TIU-11

Источник

Перейти к содержанию

На чтение 2 мин Опубликовано 05.08.2015

Этот пример покажет, как создать формулу массива, которая подсчитывает количество ошибок в диапазоне.

Мы используем функции IF (ЕСЛИ) и ISERROR (ЕОШИБКА) для проверки ошибок:
=IF(ISERROR(A1),1,"")
=ЕСЛИ(ЕОШИБКА(A1);1;"")

Пояснение: Функция IF (ЕСЛИ) возвращает 1, если обнаружена ошибка. Если нет – пустую строку.
Чтобы подсчитать ошибки, добавим функцию COUNT (СЧЁТ) и заменим А1 на диапазон A1:C3:
=COUNTIF(IF(ISERROR(A1:C3),1,""))
=СЧЁТ(ЕСЛИ(ЕОШИБКА(A1:C3);1;""))
Закончим нажатием Ctrl+Shift+Enter.

Примечание: Строка формул указывает, что это формула массива, заключая её в фигурные скобки {}. Их не нужно вводить самостоятельно. Они исчезнут, когда вы начнете редактировать формулу.

Пояснение:
- Диапазон (массив констант), созданный с помощью функции IF (ЕСЛИ), хранится в памяти Excel, а не в ячейках листа.
- Массив констант выглядит следующим образом: {1;»»;1;»»;»»;»»;»»;»»;1}.
- Этот массив констант используется в качестве аргумента для функции COUNT (СЧЁТ), давая результат 3.
Для подсчета специфических ошибок используйте функцию COUNTIF (СЧЁТЕСЛИ). Например, чтобы подсчитать количество ячеек, содержащих ошибку #DIV/0! (#ДЕЛ/0!), используйте формулу:
=COUNTIF(A3:C3,"#DIV/0!")
=СЧЁТЕСЛИ(A3:C3;"#ДЕЛ/0!")

Оцените качество статьи. Нам важно ваше мнение:

Источник