Содержание
Стандартная ошибка среднего, также известная как стандартное отклонение среднего, помогает определить различия между несколькими образцами информации. Расчет учитывает изменения, которые могут присутствовать в данных. Например, если вы берете вес нескольких выборок мужчин, измерения могут существенно варьироваться в каждой выборке; некоторые могут весить 150 фунтов, а другие - 300 фунтов. Тем не менее, среднее значение этих образцов будет варьироваться всего на несколько фунтов. Стандартная ошибка среднего показывает, насколько различные веса отличаются от среднего.
Напишите формулу σM = σ / √N, чтобы определить стандартную ошибку среднего. В этой формуле σM обозначает стандартную ошибку среднего, искомое число, σ обозначает стандартное отклонение исходного распределения, а √N - квадрат размера выборки.
Определите стандартное отклонение исходного распределения. Стандартное отклонение просто говорит нам, насколько далеко друг от друга находятся числа на числовой линии. Информация может быть предоставлена вам, если вы решаете проблему статистики. Если это так, замените σ в вашей формуле на стандартное отклонение. Если это не предусмотрено, вам придется найти его самостоятельно.
Найдите среднее значение вашего набора чисел, если стандартное отклонение не указано; то есть, сложите все числа вместе, а затем разделите эту сумму на количество добавленных вами предметов. Вычтите среднее из каждого из ваших исходных чисел и возведите в квадрат результаты каждого. Определите среднее значение этого нового набора чисел, которые вы разработали; ответ даст вам дисперсию. Квадрат дисперсии, чтобы найти стандартное отклонение. Вставьте число для символа σ в вашей формуле.
Определите размер выборки. Размер выборки - это количество элементов или наблюдений, с которыми вы работаете. Замените N в формуле размером вашей выборки.
Найдите квадратный корень размера выборки с помощью калькулятора.
Разделите стандартное отклонение на квадратный корень размера выборки. Ответ даст вам стандартную ошибку среднего.