통계에서 문자 "p"는 특정 이벤트가 발생하거나 특정 매개 변수가 참일 확률을 나타냅니다. 특정 인구에 대해 그러나 인구가 많으면 직접 측정하는 것이 비현실적이거나 불가능할 수 있습니다. 대안으로 통계학자는 측정 할 수있는 샘플을 취하고 그 결과를 "p-hat"으로 표시합니다.이 결과는 위에 삼각형 모자가있는 p로 쓰여집니다 (^). 이 샘플링 전략은 몇 명의 사람들을 결정하려는 정치 여론 조사에서 일반적입니다. 국가가 특정 정책에 동의하거나 대통령과 같은 공무원의 직무를 승인합니다. 하고있다.
P-hat 계산
p-hat의 실제 계산은 어렵지 않습니다. 이를 위해서는 두 개의 숫자가 필요합니다. 하나는 샘플 크기 (n)이고 다른 하나는 해당 이벤트 또는 매개 변수의 발생 횟수 (X)입니다. p-hat에 대한 방정식은 p-hat = X / n입니다. 즉, 원하는 이벤트의 발생 횟수를 샘플 크기로 나누어 p-hat을 찾습니다.
예를 들어 다음을 명확히 할 수 있습니다.
한 여론 조사는 미국인들이 현 대통령의 정책에 어떻게 동의 하는지를 결정하고자합니다. 여론 조사원은 1,000 명의 유권자에게 연락하여 "대통령의 정책을 승인합니까?"라고 질문합니다. 이 설문 조사는 175 개의 예 답변과 825 개의 아니요 답변을 생성하므로 설문 조사의 p-hat은 175 / 1,000 = 0.175입니다. 결과는 일반적으로 백분율로보고되며이 경우에는 0.175 x 100 = 17.5 %가됩니다.
여론 조사에서 P-hat의 중요성
p-hat을 결정할 수는 있지만 p의 값은 알려지지 않았으며 p-hat을 p의 정확한 표현으로 신뢰할 수있는 정도를 신뢰 수준이라고합니다. P-hat은 표본이 충분히 크고 실제로 무작위 인 경우에만 p를 신뢰할 수있는 표현입니다. 정치 여론 조사원은 무작위 표본을 확보하기 위해 노력하지만 실제로는 어렵고 결과가 왜곡되는 경우가 많습니다. 더 큰 표본을 채취하거나 국가의 다른 지역에서 여론 조사를 반복하여 비틀림에 대응할 수 있습니다.
p-hat의 신뢰 수준에 영향을 미치는 또 다른 요인은 실제로 질문에 답한 설문 조사 응답자의 수입니다. 많은 사람들이 대답을 거부하고 미결 상태를 유지하기로 선택할 것이며, 그렇게할수록 더 적은 여론 조사원이 p-hat을 p와 의미있게 연관시킬 수 있습니다. 이에 대응하는 한 가지 방법은 예 또는 아니오 답변이 필요한 간단한 질문을하는 것입니다.