Standart Hata Hesaplama
SEM değerini iki girdiyle bul.
Sonuç
Nasıl hesaplanır?
Araç ortalamanın standart hatasını (SEM) verir: SEM = s / √n; burada s örneklemin standart sapması, n gözlem sayısıdır. Örneklem ortalamasının gerçek ortalamayı ne kadar iyi yakaladığını gösterir; tek tek değerlerin ne kadar dağıldığını değil. SEM verinin biriminde ve dört ondalıkla gösterilir. Örneklem büyüklüğünü dört katına çıkarmak SEM'i yarıya indirir. Standart sapma sıfır ya da daha büyük olmalı, n ise en az 2 olan bir tam sayı olmalıdır: tek gözlem (n = 1), 36,5 gibi kesirli n ya da negatif standart sapma sonuç vermez. Standart sapma 0 girilirse kabul edilir ve SEM 0,0000 çıkar.
Örnek hesaplama
36 ölçümlük bir örneklemin standart sapması 15 olsun. Örneklem büyüklüğünün karekökünü alalım: √36 = 6. Bölelim: 15 / 6 = 2,5. Hesaplayıcı SEM değerini 2,5000 gösterir. Yaklaşık %95'lik güven aralığı, örnekleme dağılımı yaklaşık normalse, örneklem ortalaması ± 1,96 × 2,5, yani yaklaşık ± 4,9 olur.
Sık yapılan hatalar
- SD ile SEM'i birbirinin yerine kullanmak. SD verinin yayılımını, SEM ortalamanın belirsizliğini anlatır; n 1'den büyükse SEM daha küçüktür.
- Standart sapma yerine varyansı girmek. Önce varyansın karekökünü alın.
- n yerine grup sayısını ya da serbestlik derecesini (n − 1) girmek. Formül örneklem büyüklüğünü kullanır; n = 1 sonuç göstermez, çünkü tek gözlemin standart sapması yoktur.
- Kesinliğin doğrusal arttığını sanmak. SEM'i yarıya indirmek için gözlem sayısını dört katına çıkarmak gerekir.
- Popülasyon standart sapmasını belirtmeden kullanmak. Araç verdiğiniz SD'yi olduğu gibi alır, ikisini ayırt etmez.
Bu hesaplama hakkında
Ortalamanın standart hatası (SEM), bir örneklem ortalamasının gerçek popülasyon ortalamasından ne kadar sapabileceğini ölçer ve örneklem standart sapmasının örneklem büyüklüğünün kareköküne bölünmesiyle hesaplanır: SEM = SD ÷ √n. Tek tek veri noktalarının ne kadar dağınık olduğunu gösteren standart sapmanın aksine, SEM ortalamanın kendisinin bir tahmin olarak ne kadar hassas olduğunu gösterir ve örneklem büyüklüğü arttıkça küçülür, çünkü daha büyük örneklemler gerçek ortalamanın daha güvenilir bir tahminini verir.
Araştırmacılar, bir sonucun etrafındaki örnekleme belirsizliğini iletmek için bilimsel makalelerde ortalamalarla birlikte SEM’i raporlar; bu değer, güven aralıklarının, normal yaklaşımla %95 aralık için yaklaşık ortalama artı veya eksi 1,96 × SEM, oluşturulmasının ve örneklem ortalamalarını karşılaştıran t-testi gibi anlamlılık testlerinin temelidir. SD ile SEM’i karıştırmak yaygın bir istatistiksel hatadır, çünkü örneklem büyüklüğü 1’den büyük olduğunda SEM her zaman SD’den küçük olacaktır ve yanlış olanın raporlanması sonuçların olduğundan daha kesin veya daha belirsiz görünmesine yol açabilir.
Bu hesaplayıcı, örnekleminizin standart sapmasını ve örneklem büyüklüğünü alarak ortalamanın standart hatasını hesaplar.
Bu faydalı oldu mu?
En fazla 3 tepki seçebilirsiniz.
Popüler hesaplayıcılar
Kredi Hesaplama
Aylık taksit, toplam faiz ve ödeme planını hesaplayın.
Yüzde Hesaplama
Yüzde değişim, indirim ve oran hesaplamaları.
İndirim Hesaplama
İndirimli fiyatı, kazancı ve indirim tutarını hesaplayın.
Vücut Kitle Endeksi (BMI)
Boy ve kiloya göre vücut kitle endeksini hesaplayın.
Yaş Hesaplama
Doğum tarihinden bugüne tam yıl, ay ve gün cinsinden yaşınızı hesaplayın.
Bileşik Faiz Hesaplama
Ana para, faiz oranı ve süreye göre bileşik faizle nihai tutarı hesaplayın.
Tüm Hesaplayıcılar
Hesaplayıcı bulunamadı
Yorumlar (0)