AbstractRecentlyWatkins, Bargagliot

Abstract
RecentlyWatkins, Bargagliotti, and Franklin (2014) discovered that simulations of the sampling distribution of the mean can mislead students into concluding that the mean of the sampling distribution of the mean depends on sample size. This potential error arises from the fact that the mean of a simulated sampling distribution will tend to be closer to the population mean with large sample sizes than it will with small sample sizes. Although this pattern does not change as a function of the number of samples, the size of the difference between simulated sampling distribution means does and can be made invisible to observers by using a very large number of samples. It is now practical for simulations to use these very large numbers of samples since the speed of computers and even mobile devices is sufficient to simulate a sampling distribution based on 1,000,000 samples in just a few seconds. Research on the effectiveness of sampling distribution simulations is briefly reviewed and it is concluded that they are effective as long as they are used in a pedagogically sound manner.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อRecentlyWatkins, Bargagliotti และแฟรงคลิน (2014) พบว่า แบบจำลองของการกระจายการสุ่มตัวอย่างของค่าเฉลี่ยสามารถทำให้เข้าใจผิดนักเรียนไปจบที่ความหมายของการกระจายการสุ่มตัวอย่างของค่าเฉลี่ยขึ้นอยู่กับขนาดตัวอย่าง ข้อผิดพลาดนี้อาจเกิดขึ้นจากความจริงที่ว่าความหมายของการกระจายการสุ่มตัวอย่างจำลองจะมีแนวโน้มจะใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยประชากรกับตัวอย่างขนาดใหญ่กว่ามันจะ มีขนาดตัวอย่างเล็ก แม้ว่ารูปแบบนี้ไม่เปลี่ยนแปลงเป็นฟังก์ชันของจำนวนตัวอย่าง ขนาดของความแตกต่างระหว่างวิธีการกระจายการสุ่มตัวอย่างจำลองไม่ และสามารถทำมองไม่เห็นผู้สังเกตการณ์ โดยใช้จำนวนตัวอย่างมีขนาดใหญ่มาก ตอนนี้มันเป็นจริงสำหรับแบบจำลองการใช้ตัวเลขเหล่านี้มีขนาดใหญ่มากตัวอย่างตั้งแต่ความเร็วของคอมพิวเตอร์ และอุปกรณ์มือถือได้เพียงพอในการจำลองการกระจายการสุ่มตัวอย่างตามตัวอย่าง 1,000,000 ในเพียงไม่กี่วินาที สั้น ๆ มีการตรวจสอบวิจัยประสิทธิผลของการกระจายการสุ่มตัวอย่างจำลอง และก็สรุปได้ว่า พวกเขามีประสิทธิภาพตราบใดที่พวกเขาจะใช้ในลักษณะเสียง pedagogically

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อ
RecentlyWatkins, Bargagliotti และแฟรงคลิน (2014) พบว่าแบบจำลองของการกระจายตัวอย่างของค่าเฉลี่ยสามารถทำให้เข้าใจผิดของนักเรียนออกเป็นสรุปว่าค่าเฉลี่ยของการกระจายตัวอย่างของค่าเฉลี่ยขึ้นอยู่กับขนาดของกลุ่มตัวอย่าง ข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นนี้เกิดขึ้นจากความจริงที่ว่าค่าเฉลี่ยของการกระจายการสุ่มตัวอย่างจำลองจะมีแนวโน้มที่จะได้ใกล้ชิดกับค่าเฉลี่ยประชากรที่มีขนาดตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่กว่ามันจะมีขนาดกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็ก แม้ว่ารูปแบบนี้ไม่ได้เปลี่ยนเป็นหน้าที่ของจำนวนตัวอย่างที่ขนาดของความแตกต่างระหว่างการกระจายการสุ่มตัวอย่างจำลองหมายถึงไม่และสามารถทำมองไม่เห็นผู้สังเกตการณ์โดยใช้จำนวนมากของกลุ่มตัวอย่าง ตอนนี้มันเป็นในทางปฏิบัติสำหรับการจำลองการใช้งานจำนวนมากเหล่านี้มากของกลุ่มตัวอย่างตั้งแต่ความเร็วของคอมพิวเตอร์และโทรศัพท์มือถือแม้จะเพียงพอที่จะจำลองการกระจายการสุ่มตัวอย่างบนพื้นฐาน 1,000,000 ตัวอย่างในเวลาเพียงไม่กี่วินาที งานวิจัยเกี่ยวกับประสิทธิภาพของการจำลองการกระจายการสุ่มตัวอย่างการตรวจสอบในเวลาสั้น ๆ และจะมีการสรุปว่าพวกเขามีประสิทธิภาพตราบใดที่พวกเขาจะใช้ในลักษณะเสียง pedagogically

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทคัดย่อrecentlywatkins bargagliotti , และแฟรงคลิน ( 2014 ) พบว่าแบบจำลองของ แจกจ่ายหมายความว่าเข้าใจผิดได้ว่าค่าเฉลี่ยของนักเรียนในการเรียนและแจกจ่ายหมายความว่าขึ้นอยู่กับขนาดตัวอย่าง ข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นนี้เกิดขึ้นจากความจริงที่ว่าหมายถึงของจำลอง เพื่อกระจายจะมีแนวโน้มที่จะใกล้ชิดกับประชากรหมายถึงตัวอย่างขนาดใหญ่กว่ามันจะมีขนาดตัวอย่างขนาดเล็ก แม้ว่ารูปแบบนี้ไม่ได้เปลี่ยนแปลงเป็นฟังก์ชันของจำนวนตัวอย่าง ขนาดของความแตกต่างระหว่างค่าหมายถึง การแจกแจงตัวอย่าง และสามารถทำให้มองไม่เห็นสังเกตการณ์ โดยใช้ตัวเลขที่มีขนาดใหญ่มากของตัวอย่าง คือตอนนี้ใช้ในทางปฏิบัติที่จะใช้เหล่านี้มีขนาดใหญ่มาก จำนวนตัวอย่างตั้งแต่ความเร็วของคอมพิวเตอร์และโทรศัพท์มือถือเพียงพอเพื่อจำลองการกระจายกลุ่มตัวอย่างตามตัวอย่าง 1000000 ในเพียงไม่กี่วินาที การวิจัยเรื่องประสิทธิภาพของการจำลองการแจกแจงตัวอย่างในเวลาสั้น ๆได้ทบทวน และสรุปได้ว่าพวกเขามีประสิทธิภาพตราบเท่าที่พวกเขาจะใช้ในลักษณะเสียง pedagogically .