Lỗi tiêu chuẩn là gì?
Lỗi tiêu chuẩn (SE) của một thống kê là độ lệch chuẩn gần đúng của dân số mẫu thống kê. Lỗi tiêu chuẩn là một thuật ngữ thống kê đo lường độ chính xác mà phân phối mẫu đại diện cho dân số bằng cách sử dụng độ lệch chuẩn. Trong thống kê, một giá trị trung bình mẫu lệch khỏi giá trị trung bình thực tế của dân số. Độ lệch này là sai số chuẩn của giá trị trung bình.
Lỗi tiêu chuẩn
Chìa khóa chính
- Lỗi tiêu chuẩn là độ lệch chuẩn gần đúng của dân số mẫu thống kê. Lỗi tiêu chuẩn có thể bao gồm sự thay đổi giữa giá trị trung bình tính được của dân số và tỷ lệ được coi là đã biết hoặc được chấp nhận là chính xác. Nhiều điểm dữ liệu liên quan đến tính toán của có nghĩa là, lỗi tiêu chuẩn càng nhỏ.
Hiểu lỗi tiêu chuẩn
Thuật ngữ "lỗi tiêu chuẩn" được sử dụng để chỉ độ lệch chuẩn của các thống kê mẫu khác nhau, chẳng hạn như giá trị trung bình hoặc trung bình. Ví dụ: "lỗi tiêu chuẩn của giá trị trung bình" đề cập đến độ lệch chuẩn của phân phối phương tiện mẫu được lấy từ dân số. Sai số chuẩn càng nhỏ, mẫu sẽ càng đại diện cho dân số nói chung.
Mối quan hệ giữa sai số chuẩn và độ lệch chuẩn là như vậy, đối với một cỡ mẫu nhất định, sai số chuẩn bằng độ lệch chuẩn chia cho căn bậc hai của cỡ mẫu. Các lỗi tiêu chuẩn cũng tỷ lệ nghịch với kích thước mẫu; cỡ mẫu càng lớn, sai số chuẩn càng nhỏ vì thống kê sẽ tiếp cận giá trị thực tế.
Các lỗi tiêu chuẩn được coi là một phần của thống kê mô tả. Nó đại diện cho độ lệch chuẩn của giá trị trung bình trong tập dữ liệu. Điều này phục vụ như một thước đo biến đổi cho các biến ngẫu nhiên, cung cấp một phép đo cho sự lây lan. Sự lây lan càng nhỏ, dữ liệu càng chính xác.
Sai số chuẩn và độ lệch chuẩn là các biện pháp thay đổi, trong khi các biện pháp xu hướng trung tâm bao gồm giá trị trung bình, trung vị, v.v.
Yêu cầu về lỗi tiêu chuẩn
Khi một dân số được lấy mẫu, giá trị trung bình hoặc trung bình thường được tính toán. Lỗi tiêu chuẩn có thể bao gồm sự thay đổi giữa giá trị trung bình tính được của dân số và tỷ lệ được coi là đã biết hoặc được chấp nhận là chính xác. Điều này giúp bù đắp cho bất kỳ sự thiếu chính xác ngẫu nhiên liên quan đến việc thu thập mẫu.
Trong trường hợp thu thập nhiều mẫu, giá trị trung bình của từng mẫu có thể thay đổi đôi chút so với các mẫu khác, tạo ra sự chênh lệch giữa các biến. Sự lây lan này thường được đo là lỗi tiêu chuẩn, chiếm sự khác biệt giữa các phương tiện trên các tập dữ liệu.
Càng nhiều điểm dữ liệu liên quan đến việc tính toán giá trị trung bình, sai số chuẩn có xu hướng càng nhỏ. Khi sai số chuẩn nhỏ, dữ liệu được cho là đại diện nhiều hơn cho giá trị trung bình thực. Trong trường hợp sai số chuẩn lớn, dữ liệu có thể có một số bất thường đáng chú ý.
Độ lệch chuẩn là một đại diện cho sự lây lan của từng điểm dữ liệu. Độ lệch chuẩn được sử dụng để giúp xác định tính hợp lệ của dữ liệu dựa trên số lượng điểm dữ liệu được hiển thị ở mỗi mức độ lệch chuẩn. Lỗi tiêu chuẩn hoạt động nhiều hơn như một cách để xác định độ chính xác của mẫu hoặc độ chính xác của nhiều mẫu bằng cách phân tích độ lệch trong phương tiện.
