Különbség a szórás és a standard hiba között

Szabványbeli eltérés a sorozat abszolút abszolút mértékét jelenti. Tisztázza a szórás standard mértékét az átlag mindkét oldalán. A standard hibát gyakran félreértelmezik, mivel a szóráson és a minta méretén alapul.

Szabványos hiba a becslés statisztikai pontosságának mérésére szolgál. Elsősorban a hipotézis tesztelésének és az intervallum becslésének folyamatában használják.

Ez a statisztika két fontos fogalma, amelyeket széles körben használnak a kutatás területén. A szórás és a standard hiba közötti különbség az adatok leírása és a következtetés közötti különbségen alapszik.

Tartalom: Szabvány eltérés és standard hiba

1. Összehasonlító táblázat
2. Meghatározás
3. Főbb különbségek
4. Következtetés

Összehasonlító táblázat

Az összehasonlítás alapja	Szabványbeli eltérés	Szabványos hiba
Jelentés	A szórás az értékek halmazának az átlagtól való szétszóródását jelenti.	A standard hiba a becslés statisztikai pontosságának mértékét jelenti.
Statisztikai	Leíró	következtetési
intézkedések	Mennyi megfigyelés különbözik egymástól.	Mennyire pontos a minta a valós populációhoz viszonyítva?.
terjesztés	A normál görbe megfigyelésének eloszlása.	A normál görbére vonatkozó becslés eloszlása.
Képlet	A variancia négyzetgyöke	A szórás osztva a minta méretének négyzetgyökével.
A minta méretének növekedése	A szórás pontosabb mértékét adja.	Csökkenti a standard hibát.

A szórás meghatározása

A szórás egy sorozat elterjedésének vagy a standardtól való távolságának a mértéke. 1893-ban Karl Pearson a kutatások során megalkotta a szórás fogalmát, amely kétségtelenül a legszükségesebb mérték..

Az átlagtól való eltérések négyzetének átlaga négyzetgyöke. Más szavakkal, egy adott adatkészlet esetében a szórás a közép-négyzet eltérés a számtani átlagtól. Az egész népességre görög „sigma (σ)” betűvel, a mintához pedig latin „s” betűvel jelöltük..

A szórás olyan mérőszám, amely a megfigyelések halmazának szétszóródásának mértékét számszerűsíti. Minél távolabb vannak az adatpontok az átlagtól, annál nagyobb az eltérés az adatkészletben, ami azt jelzi, hogy az adatpontok szélesebb értékek között vannak szétszórva, és fordítva.

• Nem osztályozott adatok esetén:
• Csoportosított frekvenciaeloszlás esetén:

A standard hiba meghatározása

Lehet, hogy megfigyelted, hogy az azonos populációból vett, azonos méretű, különböző minták különböző statisztikai értékeket adnak, azaz a minta átlagát. A Standard Error (SE) a minta átlagának különböző értékeiben megadott standard eltérést adja. Arra szolgál, hogy összehasonlítsák a minta átlagát a populációk között.

Röviden: a statisztika standard hibája nem más, mint a mintavételi eloszlás szórása. Nagy szerepet játszik a statisztikai hipotézis tesztelésében és az intervallum becslésében. Ez képet ad a becslés pontosságáról és megbízhatóságáról. Minél kisebb a standard hiba, annál nagyobb az elméleti eloszlás egységessége és fordítva.

• Képlet: A standard hiba a minta átlagához = σ / √n
  Ahol σ a populáció szórása

Legfontosabb különbségek a standard eltérés és a standard hiba között

Az alábbiakban kifejtett pontok lényegesek a szórás közötti különbség szempontjából:

1. A szórás az a mérték, amely megvizsgálja a megfigyelések halmozódásának mértékét. A standard hiba egy becslés pontosságát méri, vagyis ez egy statisztika elméleti eloszlásának variabilitásának mértéke.
2. A szórás leíró statisztika, míg a standard hiba következtetési statisztika.
3. A szórás azt méri, hogy az egyes értékek milyen távolságra vannak az átlagtól. Éppen ellenkezőleg: mennyire közel áll a minta a népesség átlagához.
4. A szórás a megfigyelések eloszlása ​​a normál görbe alapján. Ezzel szemben a standard hiba a becslés eloszlása ​​a normál görbe alapján.
5. A szórás a variancia négyzetgyöke. Ezzel szemben a standard hibát a szórásnak és a minta méretének négyzetgyökével osztott standard eltérésnek nevezik.
6. A minta méretének növelésekor a szórás pontosabb mértékét adja. Eltérően a standard hibától, ha a minta mérete megnövekszik, a standard hiba csökkenni fog.

Következtetés

Általában véve a szórást az egyik legjobb diszperziós mértéknek tekintik, amely felméri az értékek szétszóródását a központi értéktől. Másrészt, a standard hibát főleg a becslés megbízhatóságának és pontosságának ellenőrzésére használják, és minél kisebb hiba, annál nagyobb a megbízhatósága és pontossága.