Qu'est-ce que l'erreur standard?
L'erreur standard (SE) d'une statistique est l'écart type approximatif d'une population d'échantillons statistiques. L'erreur standard est un terme statistique qui mesure la précision avec laquelle une distribution d'échantillon représente une population en utilisant l'écart-type. En statistique, une moyenne d'échantillon s'écarte de la moyenne réelle d'une population - cet écart est l'erreur standard de la moyenne.
Erreur standard
Points clés à retenir
- L'erreur-type est l'écart-type approximatif d'un échantillon statistique de population. L'erreur-type peut inclure la variation entre la moyenne calculée de la population et celle qui est considérée comme connue ou acceptée comme exacte. Plus de points de données sont impliqués dans les calculs du signifie que plus l'erreur standard a tendance à être petite.
Comprendre l'erreur standard
Le terme «erreur type» est utilisé pour désigner l'écart type de diverses statistiques d'échantillonnage, telles que la moyenne ou la médiane. Par exemple, l '"erreur-type de la moyenne" fait référence à l'écart-type de la distribution des moyennes d'échantillonnage prélevées sur une population. Plus l'erreur standard est petite, plus l'échantillon sera représentatif de la population globale.
La relation entre l'erreur standard et l'écart type est telle que, pour une taille d'échantillon donnée, l'erreur standard est égale à l'écart type divisé par la racine carrée de la taille de l'échantillon. L'erreur standard est également inversement proportionnelle à la taille de l'échantillon; plus la taille de l'échantillon est grande, plus l'erreur standard est petite car la statistique se rapprochera de la valeur réelle.
L'erreur standard est considérée comme faisant partie des statistiques descriptives. Il représente l'écart type de la moyenne dans un ensemble de données. Cela sert de mesure de la variation des variables aléatoires, fournissant une mesure de l'écart. Plus l'écart est petit, plus l'ensemble de données est précis.
L'erreur standard et l'écart type sont des mesures de la variabilité, tandis que les mesures de tendance centrale incluent la moyenne, la médiane, etc.
Conditions requises pour l'erreur standard
Lorsqu'une population est échantillonnée, la moyenne ou la moyenne est généralement calculée. L'erreur standard peut inclure la variation entre la moyenne calculée de la population et celle qui est considérée comme connue ou acceptée comme exacte. Cela permet de compenser les inexactitudes fortuites liées à la collecte de l'échantillon.
Dans les cas où plusieurs échantillons sont collectés, la moyenne de chaque échantillon peut différer légèrement des autres, créant un écart entre les variables. Cet écart est le plus souvent mesuré comme l'erreur standard, ce qui tient compte des différences entre les moyennes entre les ensembles de données.
Plus il y a de points de données impliqués dans les calculs de la moyenne, plus l'erreur standard a tendance à être petite. Lorsque l'erreur standard est faible, les données sont dites plus représentatives de la vraie moyenne. Dans les cas où l'erreur type est importante, les données peuvent présenter des irrégularités notables.
L'écart type est une représentation de la répartition de chacun des points de données. L'écart type est utilisé pour aider à déterminer la validité des données en fonction du nombre de points de données affichés à chaque niveau d'écart type. Les erreurs standard fonctionnent davantage comme un moyen de déterminer la précision de l'échantillon ou la précision de plusieurs échantillons en analysant l'écart dans les moyennes.
