Erro padrão
Qual é o erro padrão?
O erro padrão (SE) de uma estatística é o desvio padrão aproximado de uma população de amostra estatística. O erro padrão é um termo estatístico que mede a precisão com a qual uma distribuição de amostra representa uma população usando o desvio padrão. Em estatística, a média da amostra desvia da média real de uma população; este desvio é o erro padrão da média.
Principais vantagens
- O erro padrão é o desvio padrão aproximado de uma população de amostra estatística.
- O erro padrão pode incluir a variação entre a média calculada da população e aquela que é considerada conhecida ou aceita como precisa.
- Quanto mais pontos de dados envolvidos nos cálculos da média, menor tende a ser o erro padrão.
Compreendendo o erro padrão
O termo “erro padrão” é usado para se referir ao desvio padrão de várias estatísticas de amostra, como a média ou mediana. Por exemplo, o “erro padrão da média” refere-se ao desvio padrão da distribuição das médias da amostra tiradas de uma população. Quanto menor o erro padrão, mais representativa será a amostra da população geral.
A relação entre o erro padrão e o desvio padrão é tal que, para um determinado tamanho de amostra, o erro padrão é igual ao desvio padrão dividido pela raiz quadrada do tamanho da amostra. O erro padrão também é inversamente proporcional ao tamanho da amostra; quanto maior for o tamanho da amostra, menor será o erro padrão, porque a estatística se aproximará do valor real.
O erro padrão é considerado parte da estatística inferencial. Ele representa o desvio padrão da média em um conjunto de dados. Isso serve como uma medida de variação para variáveis aleatórias, fornecendo uma medida para o spread. Quanto menor a propagação, mais preciso é o conjunto de dados.
O erro padrão e o desvio padrão são medidas de variabilidade, enquanto as medidas de tendência central incluem média, mediana, etc.
Requisitos para erro padrão
Quando uma população é amostrada, a média, ou média, geralmente é calculada. O erro padrão pode incluir a variação entre a média calculada da população e aquela que é considerada conhecida ou aceita como precisa. Isso ajuda a compensar quaisquer imprecisões acidentais relacionadas à coleta da amostra.
Nos casos em que são coletadas várias amostras, a média de cada amostra pode variar um pouco das demais, criando um spread entre as variáveis. Essa dispersão é geralmente medida como o erro padrão, responsável pelas diferenças entre as médias nos conjuntos de dados.
Quanto mais pontos de dados envolvidos nos cálculos da média, menor tende a ser o erro padrão. Quando o erro padrão é pequeno, os dados são considerados mais representativos da média verdadeira. Nos casos em que o erro padrão é grande, os dados podem ter algumas irregularidades notáveis.
O desvio padrão é uma representação da dispersão de cada um dos pontos de dados. O desvio padrão é usado para ajudar a determinar a validade dos dados com base no número de pontos de dados exibidos em cada nível de desvio padrão. Os erros padrão funcionam mais como uma forma de determinar a precisão da amostra ou a precisão de várias amostras, analisando o desvio dentro das médias.