O que é um erro padrão relativo?
Nas estatísticas, um erro padrão relativo (RSE) é igual ao erro padrão de uma estimativa de pesquisa dividido pela estimativa de pesquisa e então multiplicado por 100. O número é multiplicado por 100 para que possa ser expresso como uma porcentagem. O RSE não representa necessariamente qualquer nova informação além do erro padrão, mas pode ser um método superior de apresentar confiança estatística.
Erro padrão relativo vs. erro padrão
O erro padrão mede o quanto uma estimativa de pesquisa provavelmente se desviará da população real.É expresso como um número. Em contraste, o erro padrão relativo (RSE) é o erro padrão expresso como uma fração da estimativa e geralmente é exibido como uma porcentagem. As estimativas com um RSE de 25% ou mais estão sujeitas a um grande erro de amostragem e devem ser usadas com cautela.
Estimativa de pesquisa e erro padrão
Pesquisas e erros padrão são partes cruciais da teoria de probabilidade e estatística. Os estatísticos usam erros padrão para construir intervalos de confiança a partir de seus dados pesquisados. A confiabilidade dessas estimativas também pode ser avaliada em termos de um intervalo de confiança. Os intervalos de confiança são importantes para determinar a validade de testes empíricos e pesquisas.
Um intervalo de confiança é um tipo de estimativa de intervalo, calculado a partir das estatísticas dos dados observados, que pode conter o valor verdadeiro de um parâmetro desconhecido da população. Os intervalos de confiança representam o intervalo no qual o valor da população provavelmente se encontra. Eles são construídos usando a estimativa do valor da população e seu erro padrão associado. Por exemplo, há aproximadamente 95% de chance (ou seja, 19 chances em 20) de que o valor da população esteja dentro de dois erros padrão das estimativas, então o intervalo de confiança de 95% é igual à estimativa mais ou menos dois erros padrão.
Em termos leigos, o erro padrão de uma amostra de dados é uma medida da provável diferença entre a amostra e toda a população. Por exemplo, um estudo envolvendo 10.000 adultos fumantes pode gerar resultados estatísticos ligeiramente diferentes do que se todos os possíveis adultos fumantes fossem pesquisados.
Erros de amostra menores são indicativos de resultados mais confiáveis. O teorema do limite central em estatística inferencial sugere que grandes amostras tendem a ter distribuições aproximadamente normais e erros de amostra baixos.
Desvio Padrão e Erro Padrão
O desvio padrão de um conjunto de dados é usado para expressar a concentração dos resultados da pesquisa. Menos variedade nos dados resulta em um menor desvio padrão. Mais variedade provavelmente resultará em um desvio padrão mais alto.
O erro padrão às vezes é confundido com o desvio padrão. O erro padrão na verdade se refere ao desvio padrão da média. O desvio padrão se refere à variabilidade dentro de qualquer amostra, enquanto um erro padrão é a variabilidade da própria distribuição da amostra.
Erro Relativo Padrão
O erro padrão é uma medida absoluta entre a pesquisa de amostra e a população total. O erro padrão relativo mostra se o erro padrão é grande em relação aos resultados; grandes erros padrão relativos sugerem que os resultados não são significativos. A fórmula para o erro padrão relativo é:
