Стандартная ошибка указывает, насколько разбросаны измерения в выборке данных. Это стандартное отклонение, деленное на квадратный корень размера выборки данных. Выборка может включать данные научных измерений, результаты тестов, температуры или серии случайных чисел. Стандартное отклонение указывает на отклонение значений выборки от среднего значения выборки. Стандартная ошибка обратно пропорциональна размеру выборки - чем больше выборка, тем меньше стандартная ошибка.
Вычислите среднее значение вашей выборки данных. Среднее значение представляет собой среднее значение выборки. Например, если наблюдения за погодой за четырехдневный период в течение года составляют 52, 60, 55 и 65 градусов по Фаренгейту, то среднее значение составляет 58 градусов по Фаренгейту: (52 + 60 + 55 + 65) / 4.
Рассчитайте сумму квадратов отклонений (или различий) каждого значения выборки от среднего значения. Обратите внимание, что умножение отрицательных чисел на себя (или возведение в квадрат чисел) дает положительные числа. В этом примере квадратные отклонения составляют (58–52) ^ 2, (58–60) ^ 2, (58–55) ^ 2 и (58–65) ^ 2 или 36, 4, 9 и 49 соответственно. , Следовательно, сумма квадратов отклонений составляет 98 (36 + 4 + 9 + 49).
Найдите стандартное отклонение. Разделите сумму квадратов отклонений на размер выборки минус один; затем возьмите квадратный корень из результата. В примере размер выборки равен четырем. Таким образом, стандартное отклонение является квадратным корнем, который составляет около 5,72.
Вычислите стандартную ошибку, которая является стандартным отклонением, деленным на квадратный корень размера выборки. Чтобы завершить пример, стандартная ошибка равна 5,72, деленному на квадратный корень из 4, или 5,72, деленному на 2, или 2,86.