Standardna pogreška se koristi za mjerenje statističke točnosti procjene. Prvenstveno se koristi u procesu testiranja hipoteza i procjenjivanju intervala.
To su dva važna koncepta statistike, koji se široko koriste u području istraživanja. Razlika između standardne devijacije i standardne pogreške temelji se na razlici između opisa podataka i zaključka.
Tablica usporedbe
| Osnova za usporedbu | Standardno odstupanje | Standardna pogreška |
|---|---|---|
| Značenje | Standardno odstupanje podrazumijeva mjeru disperzije skupa vrijednosti iz njihove srednje vrijednosti. | Standardna pogreška označava mjeru statističke točnosti procjene. |
| Statistički | Opisni | inferencijalne |
| mjere | Koliko se opažanja razlikuju jedni od drugih. | Koliko precizan uzorak znači istinitoj populaciji. |
| Distribucija | Distribucija promatranja u odnosu na normalnu krivulju. | Distribucija procjene u odnosu na normalnu krivulju. |
| Formula | Kvadratni korijen varijance | Standardna devijacija podijeljena kvadratnim korijenom veličine uzorka. |
| Povećanje veličine uzorka | Daje specifičniju mjeru standardne devijacije. | Smanjuje standardnu pogrešku. |
Definicija standardnog odstupanja
Standardno odstupanje je mjera širenja serije ili udaljenost od standarda. Karl Pearson je 1893. skovao pojam standardne devijacije, što je nedvojbeno najčešće korištena mjera, u istraživačkim istraživanjima.
To je kvadratni korijen prosjeka kvadrata odstupanja od njihove srednje vrijednosti. Drugim riječima, za zadani skup podataka, standardna devijacija je korenska kvadratna devijacija, od aritmetičke sredine. Za cijelu populaciju označeno je grčkim slovom 'sigma (σ)', a za uzorak predstavljeno je latiničnim slovom 's'.
Standardno odstupanje je mjera koja kvantificira stupanj disperzije skupa opažanja. Što su podatkovne točke dulje od srednje vrijednosti, to je veće odstupanje unutar skupa podataka, što predstavlja da su podatkovne točke raspršene u širem rasponu vrijednosti i obrnuto.
- Za nerazvrstane podatke:
- Za grupiranu frekvencijsku distribuciju:
Definicija standardne pogreške
Možda ste primijetili da će različiti uzorci, identične veličine, izvučeni iz iste populacije, dati različite vrijednosti statističkih podataka koji se razmatraju, tj. Srednja vrijednost uzorka. Standardna pogreška (SE) daje standardnu devijaciju u različitim vrijednostima uzorka. Upotrebljava se za usporedbu uzoraka među populacijama.
Ukratko, standardna pogreška statistike nije ništa drugo nego standardna devijacija njezine distribucije uzorkovanja. Ima veliku ulogu u testiranju statističke hipoteze i procjene intervala. To daje predodžbu o točnosti i pouzdanosti procjene. Što je standardna pogreška manja, to je veća jednolikost teoretske raspodjele i obratno.
- Formula : Standardna pogreška za uzorak znači = σ / .n
Gdje je σ standardna devijacija populacije
Ključne razlike između standardnog odstupanja i standardne pogreške
Niže navedene točke su značajne u pogledu razlike između standardne devijacije:
- Standardno odstupanje je mjera koja procjenjuje količinu varijacija u skupu opažanja. Standardna pogreška mjeri točnost procjene, tj. Predstavlja mjeru varijabilnosti teorijske distribucije statistike.
- Standardna devijacija je deskriptivna statistika, dok je standardna pogreška inferencijalna statistika.
- Standardno odstupanje mjeri koliko su pojedinačne vrijednosti od srednje vrijednosti. Naprotiv, koliko je srednja vrijednost uzorka bliska populaciji stanovništva.
- Standardno odstupanje je distribucija opažanja s obzirom na normalnu krivulju. Nasuprot tome, standardna pogreška je distribucija procjene s obzirom na normalnu krivulju.
- Standardno odstupanje definira se kao kvadratni korijen varijance. Obrnuto, standardna pogreška opisana je kao standardna devijacija podijeljena kvadratnim korijenom veličine uzorka.
- Kada se poveća veličina uzorka, ona daje određenu mjeru standardne devijacije. Za razliku od standardne pogreške pri povećanju veličine uzorka, standardna se pogreška smanjuje.
Zaključak
Općenito, standardna devijacija se smatra jednom od najboljih mjera disperzije koja mjeri disperziju vrijednosti od središnje vrijednosti. S druge strane, standardna se pogreška uglavnom koristi za provjeru pouzdanosti i točnosti procjene, tako da što je pogreška manja, veća je njezina pouzdanost i točnost.
