调查问卷的有效性(1)绝对误差
每年春晚过后,央视又要吹嘘说今年春晚收视率创新高了,但是我们总感觉央视在骗我们,因为我是越长大越不看春晚了[笑cry],所以收视率到底是怎么统计出来的,央视的说法是否靠谱呢? 最近的美国大选真是热闹,很多机构都会发放一些调查问卷,然后统计出希拉里或者唐纳德的民众支持率是多少,但是我并没有收到调查问卷,凭什么就得出了民众支持率了,意思是把我排除在民众之外咯?所以引出这样一个问题,调查问卷是否可信,即调查问卷的有效性。 其实,央视统计收视率并不要问全中国14亿人口有多少人看了春晚,他只需要从14亿人口里面随机抽\(n\)个人,问一下这\(n\)个人里有多少人看了春晚,然后把看的人数除以总数就大概估计出全国的收视率了。同理调查民众支持率也是一样,只需要随机调查\(n\)个人的意向,把支持希拉里的人数除以总数就大概得到了希拉里的支持率。 但是你要问了,通过抽样调查出来的收视率和支持率靠谱吗,需要随机抽样多少人才能得到一个比较好的全局近似解呢?今天我们就来解决这个问题。 假设我们随机抽样了\(n\)个人,分别是\(x_1,x_2,…,x_n\)。如果第\(i\)个人看了春晚,则\(x_i=1\),否则\(x_i=0\)。那么通过这\(n\)个人的收视情况,我们可以估计出一个收视率 $$\begin{equation}\hat{p}=\frac{x_1+x_2+…+x_n}{n}\end{equation}$$假设全国的真实收视率是\(p\),那么平均到每一个人,他看了春晚的概率就是\(p\),也即\(Pr(x_i=1)=p\),所以有 $$\begin{equation}E(x_i)=p\quad E(x_i^2)=p\quad Var(x_i)=p(1-p)\end{equation}$$我们的目的就是希望通过\(n\)个人估计出来的\(\hat{p}\)和\(p\)越接近越好。换句话说,我们希望\(\hat{p}\)和\(p\)相差大于5%的概率要小于5%。再换句话说就是有至少95%的概率,\(\hat{p}\)和\(p\)相差在5%以内,即\(\hat{p}\)和\(p\)很接近。注意这里的两个5%都是可以换成任意你想要的精度。用数学语言表示就是,\(n\)至少为多少时,以下不等式可以被满足。 $$\begin{equation}Pr(|\hat{p}-p|\geq 5\%)\leq 5\%\end{equation}$$把(1)式代入(3)式,用\(\frac{1}{20}\)代替5%,得到等价形式: $$\begin{equation}Pr(|(\frac{x_1+x_2+…+x_n}{n})-p|\geq\frac{1}{20})\\ \Longleftrightarrow~Pr(|X-np|\geq\frac{n}{20})\end{equation}$$其中\(X=x_1+x_2+…+x_n\)。根据期望的线性可加性,有 $$\begin{equation}E(X)=E(x_1+x_2+…+x_n)=E(x_1)+E(x_2)+…+E(x_n)=np\end{equation}$$所以(4)又等价于 $$\begin{equation}Pr(|X-E(X)|\geq\frac{n}{20})\end{equation}$$我们需要利用著名的切比雪夫不等式来求解上式,切比雪夫不等式如下: $$\begin{equation}Pr(|X-E(X)|\geq~c)\leq\frac{Var(X)}{c^2}\end{equation}$$切比雪夫不等式可以直接由马尔可夫不等式得到,马尔可夫不等式的证明也不难,略过。 利用切比雪夫不等式求解(6)式 $$\begin{equation}Pr(|X-E(X)|\geq\frac{n}{20})\leq\frac{Var(X)}{n^2}*400\\ =\frac{n*Var(x_i)}{n^2}*400\\ =\frac{p(1-p)}{n}*400\\ \leq\frac{1/4}{n}*400=\frac{100}{n} \end{equation}$$第一个等号是因为\(n\)个变量是独立同分布的,所以方差也有类似于(5)式的线性性质。最后一个不等号是因为\(p(1-p)\)是一个开口向下的抛物线,在\(p=1/2\)时取到极值\(1/4\)。 回到最初的不等式(3),则(8)式要满足\(\frac{100}{n}\leq 5\%\),解得\(n\geq 2000\)。注意到求出的\(n\)和总体人数是无关的,也就是说,虽然全中国有十几亿人口,但是央视只要随机抽样调查2000个人的收视情况,就能以比较高的概率准确估计出全国的收视率。 这个结论还是很漂亮的,但是这种方法有两个限制条件: 采样满足独立同分布,即这\(n\)个人是独立同分布的,不能针对某一特定人群调查 (3)式的5%是一个绝对误差,当\(p\)本身很小的时候,容易被5%淹没 对于第1个问题,稍微好处理一点,抽样的时候尽量随机一点。对于第2个问题,比较好的解决办法是引入相对误差,即把(3)式转换为如下的不等式 $$\begin{equation}Pr(|\hat{p}-p|\geq\delta p)\leq\epsilon\end{equation}$$(9)式的求解就比较复杂了,得出的结论也没有上面那么简单,具体的求解方法请听下回分解。