خطأ تقليدي
ما هو الخطأ المعياري؟
الخطأ المعياري (SE) للإحصاء هو الانحراف المعياري التقريبي لعينة إحصائية. الخطأ المعياري هو مصطلح إحصائي يقيس الدقة التي يمثل بها توزيع العينة مجتمعًا باستخدام الانحراف المعياري. في الإحصاء ، ينحرف متوسط العينة عن المتوسط الفعلي للسكان ؛ هذا الانحراف هو الخطأ المعياري للمتوسط.
فهم الخطأ المعياري
يستخدم مصطلح "الخطأ المعياري" للإشارة إلى الانحراف المعياري لإحصاءات العينة المختلفة ، مثل المتوسط أو الوسيط. على سبيل المثال ، يشير "الخطأ المعياري للمتوسط" إلى الانحراف المعياري لتوزيع وسائل العينة المأخوذة من المجتمع. كلما كان الخطأ القياسي أصغر ، كلما كانت العينة تمثيلية بشكل أكبر لمجموع السكان.
العلاقة بين الخطأ القياسي والانحراف المعياري هي أن الخطأ المعياري ، بالنسبة لحجم عينة معين ، يساوي الانحراف المعياري مقسومًا على الجذر التربيعي لحجم العينة. كما يتناسب الخطأ المعياري عكسياً مع حجم العينة ؛ كلما زاد حجم العينة ، قل الخطأ القياسي لأن الإحصاء سيقترب من القيمة الفعلية.
يعتبر الخطأ المعياري جزءًا من الإحصائيات الاستنتاجية. يمثل الانحراف المعياري للمتوسط داخل مجموعة البيانات. يعمل هذا كمقياس للتغير للمتغيرات العشوائية ، مما يوفر قياسًا للانتشار. كلما كان الانتشار أصغر ، زادت دقة مجموعة البيانات.
الخطأ المعياري والانحراف المعياري هما مقياسان للتغير ، بينما تشمل مقاييس الاتجاه المركزي المتوسط والوسيط وما إلى ذلك.
متطلبات الخطأ المعياري
عندما يتم أخذ عينة من السكان ، يتم حساب المتوسط أو المتوسط بشكل عام. يمكن أن يتضمن الخطأ القياسي التباين بين المتوسط المحسوب للسكان والمتوسط الذي يعتبر معروفًا أو مقبولًا على أنه دقيق. يساعد هذا في التعويض عن أي أخطاء عرضية تتعلق بجمع العينة.
في الحالات التي يتم فيها جمع عينات متعددة ، قد يختلف متوسط كل عينة قليلاً عن الآخرين ، مما يؤدي إلى انتشار بين المتغيرات. غالبًا ما يتم قياس هذا الانتشار باعتباره الخطأ القياسي ، مع مراعاة الاختلافات بين الوسائل عبر مجموعات البيانات.
كلما زاد عدد نقاط البيانات المتضمنة في حسابات المتوسط ، كلما كان الخطأ القياسي أصغر. عندما يكون الخطأ المعياري صغيراً ، يُقال أن البيانات أكثر تمثيلاً للمتوسط الحقيقي. في الحالات التي يكون فيها الخطأ القياسي كبيرًا ، قد تحتوي البيانات على بعض المخالفات الملحوظة.
الانحراف المعياري هو تمثيل لانتشار كل نقطة من نقاط البيانات. يتم استخدام الانحراف المعياري للمساعدة في تحديد صحة البيانات بناءً على عدد نقاط البيانات المعروضة عند كل مستوى من مستويات الانحراف المعياري. تعمل الأخطاء المعيارية بشكل أكبر كطريقة لتحديد دقة العينة أو دقة عينات متعددة من خلال تحليل الانحراف داخل الوسيلة.
يسلط الضوء
الخطأ المعياري هو الانحراف المعياري التقريبي لعينة إحصائية.
يمكن أن يشمل الخطأ المعياري التباين بين المتوسط المحسوب للسكان والمتوسط الذي يعتبر معروفًا أو مقبولًا على أنه دقيق.
كلما زاد عدد نقاط البيانات المتضمنة في حسابات المتوسط ، كلما كان الخطأ المعياري أصغر.
