Кто знает специальный коэффициент для расчета стандартной ошибки средней?, средние величины Опции

[Ната]

Люди, плиз, помогите! Без вас не справиться! Вышла вот какая "оказия": сотрудница "помогла чем смогла", подсунула таблицу на листе А4, сроком давности лет 300 (как я позже выяснила, но уже поздно...) Название таблицы таково "Коэффициенты Км для рассчета стандартной ошибки средней (М) по размаху рар.....вания" (здесь стерлась надпись и непонятно что за слово, на ранжирование не похоже). Приведены значения неизвестного мне коэфициента "К корень квадратный из n" в зависимости от числа наблюдений. Ошибка расситывается М макс-Ммин/ делить на этот коэффициент.

Теперь суть проблемы: я расчитала свой набранный материал по этой таблице, довольная такая... Потом думаю, дай проверю по книжным формулам, а результаты то отличаются (ошибки и сигмы)! Спросила у коллеги откуда она взяла таблицу, а она то и не помнит... Что делать? Опять все пересчитывать заново, ой как жалко своих трудов! Я понимаю что вопрос "туповат", но может кто-нибудь что-то знает про эти коэффициенты?

[http://uborshizz...]

В дикое докомпьютерное время, когда считать было тяжело, часто использовались приблизительные методы расчета оценок параметров. Один из вариантов - оценка среднеквадратичных отклонений и стат. погрешностей среднего по размаху (то есть разнице между максимальным и минимальным значениями) и т.п. Делать этого категорически нельзя - такие оценки справедливы только для нормально распределенных случайных величин. Для реальных:
а) Возможны сильные ошибки
б) В этом случае нужно доказывать нормальность изучаемых распределений (что заведомо окажется неверным)

[плав]

В дикое докомпьютерное время, когда считать было тяжело, часто использовались приблизительные методы расчета оценок параметров. Один из вариантов - оценка среднеквадратичных отклонений и стат. погрешностей среднего по размаху (то есть разнице между максимальным и минимальным значениями) и т.п. Делать этого категорически нельзя - такие оценки справедливы только для нормально распределенных случайных величин. Для реальных:
а) Возможны сильные ошибки
б) В этом случае нужно доказывать нормальность изучаемых распределений (что заведомо окажется неверным)

А почему распределение "заведомо" будет ненормальным? На основании анализа выборки? Так вот, самая частая ошибка - как раз определять нормальность распределения по малочисленной выборке...
А вот определение стандартного отклонения по размаху очень даже разумный подход при планировании пилотных исследований, когда данных - даже выборочных - нет. Иного варианта просто не существует - надо определить количество пациентов для включения в исследование. Возможные колебания (размах данных) известен или предполагаем (размах, кстати, определить проще, чем SD). Скорее всего произойдет ошибка и оценка SD будет немного больше (если есть страх ненормальности - можно использовать неравенство Чебышева, тогда SD будет еще больше). Однако численность будет определена (количество пациентов будет большим, чем оптимальное, но все равно лучше, чем гадание на кофейной гуще).