Chcę zrozumieć, gdzie moglibyśmy, a gdzie nie chcielibyśmy używać skończonych poprawek populacji: w którym momencie narysowałbyś linię i powiedział, że fpc nie jest odpowiednie ?
Czytałem, że może nie być używany, gdy n / N < 0,05. Czy są inne sytuacje, w których może nie zostać użyte, np. Dostatecznie duże lub nieznane N?
Patrzę na sytuację próbkowania klastra, w której N jest nieznane, ale można je oszacować na około 100 000 i n / N > 0,05 przy użyciu wagi prawdopodobieństwa na podstawie znanej wartości rozmiarów klastrów. Nie jestem pewien, jakie, jeśli jakiekolwiek wartości fpc zastosować przy szacowaniu cech populacji.
Odpowiedź
FPC nie jest konieczne, jeśli próbkujesz z wymianą, nie przejmuj się przeszacowaniem swojego błędu standardowego lub możesz założyć, że twoja populacja jest nieskończona (np. próbka z ciągłej dystrybucji).
Myślę, że powinieneś rozważyć użycie FPC, w szczególności teorie dotyczące próbkowania klastrów generalnie dodają termin. Twoja populacja jest skończona, a wielkość twojej próby jest stosunkowo duża jak na wielkość populacji. Uważam, że pakiety oprogramowania do pobierania próbek modelują FPC (np. Badanie R pakiet).