Phân phối mẫu rất quan trọng trong việc kiểm định thống kê. Nó được hình thành và tính toán tù việc lấy mẫu lặp lại. Ví dụ sau đây sẽ làm rõ khái niệm về phân phối mẫu:
Giả sử chúng ta đã biết về trọng lượng trung bình và độ lệch chuẩn của nhóm nam thanh niên nước ta (Trọng lượng trung bình là 60kg, độ lệch chuẩn là 5,4kg). Nếu bây giờ chúng ta lựa chọn ngẫu nhiên 40 nam giới và xác định trọng lượng cơ thề của họ, chúng ta sẽ có một giá trị bình quân riêng, giá trị này gần với bình quân chung của tổng thể. Lặp lại nhiều lần lấy mẫu tương
tự, kết quả là chúng ta sẽ có một đồ thị phân bố của các giá trị. bình quân có thể tiệm cận với sự kiện chuẩn.
Có một vài phân phối mẫu thường gặp mà chúng ta rất hay sử dụng trong tính toán thống kê và kiểm định thống kê đó là:
- Phân phối chuẩn. - Phân phối Chi-square. - Phân phối Student. - Phân phối Fishery.
Khi ta có một phân phối mà trong đó có một vài giá trị quan sát vượt trội về một phía nào đó - một vài giá trị rất nhỏ hoặc một vài giá trị rất lớn, khi đó chúng ta sẽ có dạng phân phối lệch. Còn đối với một phân phối cân đối là nó có cùng dạng ở cả hai phía của giá trị bình quân.
Hình 4.1: CÁC DẠNG PHÂN PHỐI MẪU
Bảng tổng hợp cho việc sử dụng các giá trị trung bình, trung vị và mo de:
(1) Sử dụng giá trị trung bình khi :
- Phân phối mẫu gần với phân phối cân đối. - Đối với các giá trị dạng số.
(2) Sử dụng giá trị trung vị khi:
Đang làm việc với các giá trị cho điểm (chỉ tiêu định tính cho điểm).
- Phân phối mẫu có dạng lệch. - Có số liệu dạng thứ tự. (3) Sử dụng mo de khi:
- Khi phân phối có hai hoặc nhiều hơn hai đỉnh.
- Chúng ta muốn chỉ ra giả trị, đặc trưng hoặc chỉ tiêu thịnh hành.