Standardowy błąd
Co to jest błąd standardowy?
Błąd standardowy (SE) statystyki to przybliżone odchylenie standardowe statystycznej populacji próby. Błąd standardowy jest terminem statystycznym, który mierzy dokładność, z jaką rozkład próbki reprezentuje populację przy użyciu odchylenia standardowego. W statystyce średnia próbki odbiega od rzeczywistej średniej populacji; to odchylenie jest standardowym błędem średniej.
Zrozumienie błędu standardowego
Termin „błąd standardowy” jest używany w odniesieniu do odchylenia standardowego różnych statystyk próbek, takich jak średnia lub mediana. Na przykład „błąd standardowy średniej” odnosi się do odchylenia standardowego rozkładu średnich próbek pobranych z populacji. Im mniejszy błąd standardowy, tym bardziej reprezentatywna będzie próba dla całej populacji.
Zależność między błędem standardowym a odchyleniem standardowym jest taka, że dla danej wielkości próby błąd standardowy jest równy odchyleniu standardowemu podzielonemu przez pierwiastek kwadratowy wielkości próby. Błąd standardowy jest również odwrotnie proporcjonalny do wielkości próby; im większy rozmiar próbki, tym mniejszy błąd standardowy, ponieważ statystyka zbliży się do rzeczywistej wartości.
Błąd standardowy jest uważany za część statystyki wnioskowania. Reprezentuje odchylenie standardowe średniej w zbiorze danych. Służy to jako miara zmienności zmiennych losowych, zapewniając pomiar rozrzutu. Im mniejszy spread, tym dokładniejszy zbiór danych.
Błąd standardowy i odchylenie standardowe są miarami zmienności, natomiast miary tendencji centralnej obejmują średnią, medianę itp.
Wymagania dotyczące błędu standardowego
Gdy populacja jest próbkowana,. obliczana jest na ogół średnia lub średnia. Błąd standardowy może obejmować zmienność między obliczoną średnią populacji a tą, która jest uważana za znaną lub uznaną za dokładną. Pomaga to zrekompensować wszelkie przypadkowe niedokładności związane z pobieraniem próbki.
W przypadkach, w których zbieranych jest wiele próbek, średnia każdej próbki może nieznacznie różnić się od pozostałych, tworząc rozrzut między zmiennymi. Ten rozrzut jest najczęściej mierzony jako błąd standardowy, z uwzględnieniem różnic między średnimi w zbiorach danych.
Im więcej punktów danych jest zaangażowanych w obliczenia średniej, tym mniejszy jest zwykle błąd standardowy. Gdy błąd standardowy jest mały, mówi się, że dane są bardziej reprezentatywne dla prawdziwej średniej. W przypadkach, w których błąd standardowy jest duży, dane mogą zawierać pewne zauważalne nieprawidłowości.
Odchylenie standardowe jest reprezentacją rozrzutu każdego z punktów danych. Odchylenie standardowe służy do określania poprawności danych na podstawie liczby punktów danych wyświetlanych na każdym poziomie odchylenia standardowego. Błędy standardowe działają bardziej jako sposób na określenie dokładności próbki lub dokładności wielu próbek poprzez analizę odchylenia w ramach średnich.
Przegląd najważniejszych wydarzeń
Błąd standardowy to przybliżone odchylenie standardowe statystycznej populacji próby.
Błąd standardowy może obejmować zmienność między obliczoną średnią populacji a tą, która jest uważana za znaną lub uznaną za dokładną.
Im więcej punktów danych jest zaangażowanych w obliczenia średniej, tym mniejszy jest zwykle błąd standardowy.
