Desviación estándar y error estándar

La desviación estándar y el error estándar son los siguientes:

La desviación estándar se utiliza más comúnmente en estadística de probabilidad como una medida del grado de distribución estadística. La desviación estándar se define como la raíz cuadrada aritmética de la varianza y refleja la dispersión entre los individuos dentro de un grupo.

El resultado de medir el grado de distribución tiene en principio dos propiedades: la desviación estándar de una cantidad total o la desviación estándar de una variable aleatoria, y la desviación estándar de un subconjunto de muestras, su fórmula. se enumera a continuación. La idea de desviación estándar fue introducida en la estadística por Carl Pearson.

La desviación estándar también se llama desviación estándar, o desviación estándar experimental. La desviación estándar es la distancia promedio de cada dato a la media. Es la raíz cuadrada de la suma promedio de los cuadrados de las desviaciones. Representado por σ. Por tanto, la desviación estándar también es una media. La desviación estándar es la raíz cuadrada aritmética de la varianza. La desviación estándar refleja la dispersión de un conjunto de datos. Si las medias son iguales, las desviaciones estándar pueden no ser las mismas.

El error estándar también se denomina error cuadrático medio. El error estándar se refiere a la desviación estándar de la media muestral comúnmente utilizada en experimentos de muestreo (o mediciones repetidas con la misma precisión). Nota: La desviación estándar y el error estándar tienen fórmulas de cálculo similares, pero son dos conceptos diferentes. El error estándar se utiliza generalmente para determinar la confiabilidad del conjunto de datos de medición. Matemáticamente, su valor es igual a la raíz cuadrada de la suma promedio de los cuadrados del error de medición.

Los pasos para calcular la desviación estándar de la muestra son:

1. Reste el promedio de todos los datos de la muestra de cada dato de la muestra.

2. Suma los cuadrados de cada valor obtenido en el paso 1.

3. Divida el resultado del paso 2 entre (n - 1) (n se refiere al número de muestras).

4. La raíz cuadrada del valor obtenido en el paso 3 es la desviación estándar del muestreo.