Ano ang Pamantayang Error?
Ang karaniwang error (SE) ng isang istatistika ay ang tinatayang pamantayang paglihis ng isang populasyon ng estadistika. Ang karaniwang error ay isang term na istatistika na sumusukat sa kawastuhan kung saan ang isang sample na pamamahagi ay kumakatawan sa isang populasyon sa pamamagitan ng paggamit ng karaniwang paglihis. Sa istatistika, ang isang halimbawang ibig sabihin ay lumihis mula sa aktwal na ibig sabihin ng isang populasyon - ang paglihis na ito ay ang pamantayang error ng ibig sabihin.
Standard Error
Mga Key Takeaways
- Ang karaniwang error ay ang tinatayang pamantayang paglihis ng isang statistical sample na populasyon.Ang karaniwang error ay maaaring isama ang pagkakaiba-iba sa pagitan ng kinakalkula na kahulugan ng populasyon at isa na itinuturing na kilala, o tinanggap bilang tumpak.Ang mas maraming mga puntos ng data na kasangkot sa mga kalkulasyon ng Ibig sabihin, mas maliit ang karaniwang error na may posibilidad na.
Pag-unawa sa Standard Error
Ang salitang "standard error" ay ginagamit upang sumangguni sa pamantayang paglihis ng iba't ibang mga istatistika ng sample, tulad ng mean o median. Halimbawa, ang "karaniwang error ng ibig sabihin" ay tumutukoy sa karaniwang paglihis ng pamamahagi ng sample ay nangangahulugang kinuha mula sa isang populasyon. Kung mas maliit ang pamantayang error, mas magiging kinatawan ang sample ay magiging sa pangkalahatang populasyon.
Ang ugnayan sa pagitan ng karaniwang error at ang karaniwang paglihis ay tulad na, para sa isang naibigay na laki ng sample, ang karaniwang error ay katumbas ng karaniwang paglihis na hinati ng parisukat na ugat ng laki ng sample. Ang pamantayang error ay inversely na proporsyonal sa laki ng sample; mas malaki ang laki ng sample, mas maliit ang standard error dahil ang istatistika ay lalapit sa aktwal na halaga.
Ang karaniwang error ay itinuturing na bahagi ng mga istatistika na naglalarawan. Kinakatawan nito ang karaniwang paglihis ng ibig sabihin sa loob ng isang dataset. Ito ay nagsisilbing isang sukatan ng pagkakaiba-iba para sa mga random na variable, na nagbibigay ng pagsukat para sa pagkalat. Ang mas maliit na pagkalat, ang mas tumpak na ang dataset.
Ang standard error at standard na paglihis ay mga hakbang ng pagkakaiba-iba, habang ang gitnang mga hakbang sa pagkahilig ay kasama ang ibig sabihin, median, atbp.
Mga Kinakailangan para sa Standard Error
Kapag ang isang populasyon ay naka-sample, ang ibig sabihin, o average, ay karaniwang kinakalkula. Ang karaniwang error ay maaaring isama ang pagkakaiba-iba sa pagitan ng kinakalkula na ibig sabihin ng populasyon at isa na itinuturing na kilala, o tinanggap bilang tumpak. Makakatulong ito upang mabayaran ang anumang mga hindi sinasadyang kawastuhan na may kaugnayan sa pagtitipon ng sample.
Sa mga kaso kung saan nakolekta ang maraming mga sample, ang ibig sabihin ng bawat sample ay maaaring magkakaiba nang kaunti mula sa iba, na lumilikha ng isang pagkalat sa mga variable. Ang pagkalat na ito ay madalas na sinusukat bilang pamantayang error, accounting para sa mga pagkakaiba sa pagitan ng mga paraan sa buong mga datasets.
Ang mas maraming mga puntos ng data na kasangkot sa mga kalkulasyon ng ibig sabihin, mas maliit ang standard na error na may posibilidad na. Kapag ang standard na error ay maliit, ang data ay sinasabing mas kinatawan ng tunay na kahulugan. Sa mga kaso kung saan ang karaniwang error ay malaki, ang data ay maaaring magkaroon ng ilang mga kapansin-pansin na iregularidad.
Ang karaniwang paglihis ay isang representasyon ng pagkalat ng bawat isa sa mga puntos ng data. Ginagamit ang karaniwang paglihis upang matukoy ang bisa ng data batay sa bilang ng mga puntos ng data na ipinapakita sa bawat antas ng karaniwang paglihis. Ang mga standard error ay gumana nang higit pa bilang isang paraan upang matukoy ang kawastuhan ng sample o ang kawastuhan ng maraming mga sample sa pamamagitan ng pagsusuri ng paglihis sa loob ng paraan.
