Статистики часто сравнивают две или более группы при проведении исследования. Количество участников в каждой группе может быть разным из-за отсева участников или по причинам финансирования. Чтобы компенсировать это отклонение, используется специальный тип стандартной ошибки, которая учитывает одну группу участников, вносящую больший вес в стандартное отклонение, чем другая. Это известно как объединенная стандартная ошибка.
Проведите эксперимент и запишите размеры выборки и стандартные отклонения каждой группы. Например, если вас интересует объединенная стандартная ошибка ежедневного потребления калорий учителями и школьниками, вы должны записать размер выборки из 30 учителей (n1 = 30) и 65 учеников (n2 = 65) и их соответствующие стандартные отклонения. (скажем, s1 = 120 и s2 = 45).
Рассчитать объединенное стандартное отклонение, представленное Sp. Сначала найдите числитель Sp²: (n1 - 1) x (s1) ² + (n2 - 1) x (s2) ². Используя наш пример, вы получите (30 - 1) x (120) ² + (65 - 1) x (45) ² = 547 200. Затем найдите знаменатель: (n1 + n2 - 2). В этом случае знаменатель будет 30 + 65 - 2 = 93. Так что, если Sp² = числитель / знаменатель = 547,200 / 93? 5,884, то Sp = sqrt (Sp²) = sqrt (5,884)? 76,7.
Вычислите объединенную стандартную ошибку, которая является Sp x sqrt (1 / n1 + 1 / n2). Из нашего примера вы получите SEp = (76,7) x sqrt (1/30 + 1/65)? 16,9. Причина, по которой вы используете эти более длительные расчеты, заключается в том, чтобы учесть больший вес учащихся, больше влияющих на стандартное отклонение, а также потому, что у нас неравные размеры выборки. Это когда вам нужно объединить ваши данные, чтобы сделать более точные результаты.