Termin „statystyka” oznacza praktykę analizowania i gromadzenia danych liczbowych, które są dostarczane w dużych ilościach. Istnieje kilka badań statystycznych, niektóre z nich to biologia, finanse, psychologia, inżynieria i wiele innych. Badania statystyczne są pomocne przy zbieraniu i analizowaniu wszelkich danych, które występują w postaci liczbowej.
Odchylenie standardowe i błąd standardowy to dwie najczęstsze miary stosowane w dziedzinie statystyki. Głównym motywem odchylenia standardowego i błędu standardowego jest pokazanie wyników analizy statystycznej i charakterystyki danych próbki. Odchylenie standardowe i błąd standardowy są nieco mylące, ale różnią się od siebie pod wieloma względami.
Odchylenie standardowe a błąd standardowy
Główną różnicą między odchyleniem standardowym a błędem standardowym jest to, że oba różnią się pod względem interferencji statystycznych. Odchylenie standardowe pomaga rozproszyć poszczególne wartości danych. Pokazuje dokładność średniej, która reprezentuje przykładowe dane. Podczas gdy błąd standardowy jest oparty na statystycznym wpływie danych z próbkowania.
W statystyce odchylenie standardowe wyraża liczbę członków pewnej grupy, która różni się od wartości średniej tej samej grupy. Karl Pearson jako pierwszy użył odchylenia standardowego w swoich wykładach. Termin ten został po raz pierwszy użyty w 1894 roku. Odchylenie standardowe to termin używany do zastępowania alternatywnych nazw używanych wcześniej dla tych samych pomysłów.
W statystyce błąd standardowy jest określany jako przybliżone odchylenie standardowe, które jest zawarte w statystycznej populacji próby. Odchylenie zawarte w błędzie standardowym znajduje się między średnią obliczoną na podstawie populacji a drugą, która jest dokładna, która jest akceptowana. Jeżeli obliczenie średniej obejmuje więcej punktów danych, to błąd standardowy będzie mniejszy.
Tabela porównawcza między odchyleniem standardowym a błędem standardowym
| Parametry porównania | Odchylenie standardowe | Standardowy błąd |
|---|---|---|
| Oznaczający | Miara rozrzutu od średniej przez zbiór danych. | Miara oszacowania poprzez jego dokładność statystyczną. |
| Oznacza zmienność | W próbce. | W populacji wśród wielu próbek. |
| Rodzaj | Opisowe statystyki. | Statystyka wnioskowa. |
| Dystrybucja | Obserwacja dotyczy krzywej normalnej. | Szacunek dotyczy krzywej normalnej. |
| Obliczenie | Za pomocą pierwiastkowania kwadratowego wariancji. | Dzielenie odchylenia standardowego przez pierwiastki kwadratowe wielkości próbki. |
Co to jest odchylenie standardowe?
Zmienność wskazywała na odchylenie wartości, które są na średniej. W rezultacie stopień zmienności jest wyznaczany przez miary zmienności. Jeśli chodzi o miary zmienności, odchylenie standardowe jest jedną z najczęściej stosowanych miar. Dla wygodnej analizy matematycznej ludzie preferują odchylenie standardowe, ponieważ jest ono całkowicie oparte na wszystkich wartościach, niezależnie od tego, czy jest to najwyższa, czy najniższa.
Odchylenie standardowe jest określane jako miara rozrzutu od średniej do zestawu danych. Jego głównym motywem jest pomiar bezwzględnej zmienności dowolnego rozkładu. Jeśli rozrzut lub zmienność jest wyższa niż odchylenie standardowe jest zbyt duże. W rezultacie wielkość odchylenia również będzie większa. Odchylenie standardowe jest oznaczone przez σ (sigma).
Jeśli chodzi o warunki finansowe, odchylenie standardowe jest używane w transakcjach takich jak fundusze inwestycyjne, akcje i inne. Odchylenie standardowe służy do pomiaru ryzyka związanego z instrumentem inwestycyjnym. Jest to pomocne dla inwestorów, ponieważ daje im matematyczną podstawę do podejmowania decyzji na rynku finansowym dotyczących ich inwestycji.
Odchylenie standardowe można obliczyć za pomocą oprogramowania używanego do analizy statystycznej, a także ręcznie. Aby uzyskać końcowy wynik, musisz przejść przez kilka kroków, takich jak znalezienie średniej, niż znalezienie odchyłki każdego wyniku. Dalsze odchylenie kwadratowe i znajdź sumę kwadratów. Następnie przejdź do wariancji i znajdź ją, a później znajdź z niej pierwiastek kwadratowy.
Co to jest błąd standardowy?
W matematyce błąd standardowy jest używany do pomiaru zmienności w statystykach. SE to jego skrócona forma. Pomaga dokonać aproksymacji błędu standardowego w danej próbce. Szacuje dokładność, spójność i wydajność próbki lub można powiedzieć, że mierzy sposób prezentacji rozkładu próbkowania, który reprezentuje populację w precyzyjny sposób.
Średnia lub średnia jest obliczana, gdy istnieje próbka populacji. Błąd standardowy pomaga nadrobić wszelkie przypadkowe niedokładności związane z pobieraniem próbek. W przypadku zebrania wielu próbek powstaje różnica między zmiennymi, ponieważ średnia każdej próbki nieznacznie różni się od siebie. Różnica jest obliczana jako błąd standardowy.
Błąd standardowy jest przydatny zarówno w statystyce, jak iw ekonomii. Pod względem finansowym jest pomocny w obszarze związanym z ekonometrią. W tym badaczu użyj błędu standardowego do przeprowadzenia testowania hipotez i analizy regresji. Natomiast w statystyce inferencyjnej błąd standardowy jest podstawą tworzenia ufności inter.
Błąd standardowy oblicza się dzieląc odchylenie standardowe przez pierwiastek kwadratowy z wielkości próbki. Jeśli w obliczeniu średniej jest więcej punktów danych, błąd standardowy będzie mniejszy. W rezultacie dane będą bardziej reprezentatywne dla prawdziwej średniej. W przypadku wykrycia znaczących nieprawidłowości w danych oznacza to, że błąd standardowy jest duży.
Główne różnice między odchyleniem standardowym a błędem standardowym
Wniosek
Można więc stwierdzić, że badania statystyczne odgrywają we współczesnym świecie ważną rolę. Odchylenie standardowe i błąd standardowy to dwie najczęściej stosowane miary w dziedzinie statystyki. Obydwa służą do przedstawiania charakterystyk przykładowych danych i statystyk analizy. Chociaż różnią się pod względem zakłóceń statystycznych.
Odchylenie standardowe i błąd standardowy nie mają między sobą konkurencji, ponieważ oba mają swoje zastosowanie. Odchylenie standardowe pomaga w ustaleniu zmienności i rozproszenia danych. Z drugiej strony błąd standardowy pokazuje, jak dokładna jest średnia próbki.
