El error estándar se define como la raíz cuadrada de la suma promedio de los errores cuadrados de cada valor de medición, por lo que también se le llama error cuadrático medio.
La desviación estándar refleja la variación de los valores de observación individuales El error estándar refleja la variación entre las medias muestrales (es decir, la desviación estándar de la media muestral, que es una medida de la dispersión de la distribución muestral de la media y una medida del tamaño de la muestra). error de muestreo medio). El error estándar no es la desviación estándar.
El error estándar se utiliza para medir el error de muestreo. Cuanto menor es el error estándar, más cerca está la estadística de la muestra del valor del parámetro poblacional. cuanto más representativa sea la muestra para la población, mayor será la confiabilidad del uso de estadísticas de muestra para inferir el parámetro poblacional. Por lo tanto, el error estándar es un indicador de la confiabilidad de la inferencia estadística.
Medidas realizadas. bajo las mismas condiciones de medición se denominan mediciones de igual precisión. Por ejemplo, en las mismas condiciones, se utiliza el mismo calibre vernier para medir el diámetro de una varilla de cobre, esta es una medición de igual precisión. , hay una mejor manera de expresar el error, que es el error estándar.
La desviación estándar es la distancia promedio de cada dato a la media, es la raíz cuadrada de la suma de los cuadrados. desviaciones de la media. La desviación estándar puede reflejar el grado de dispersión de un conjunto de datos.
La desviación estándar y el error estándar son contenidos de las estadísticas psicológicas, no sólo son literalmente similares, y ambos. representan el grado de dispersión a partir de un determinado valor estándar o valor intermedio, es decir, ambos representan el grado de variación, pero hay una gran diferencia entre los dos.
En primer lugar, debemos partir de la estadística. Hablemos de muestreo. En la vida real o en la investigación por encuestas, a menudo no podemos probar a todos los miembros de un determinado grupo objetivo para ser investigados, sino que solo podemos seleccionar algunos miembros de todos los miembros (es decir, una muestra) para la investigación y luego usar principios estadísticos. y métodos para analizar los datos obtenidos. El resultado de los datos analizados es el resultado de la muestra, y luego el resultado de la muestra se utiliza para inferir la situación general. Cuantas más muestras se extraigan, más muestras. Cuanto más se acerca la media al promedio de los datos generales.
Desviación estándar (STD)
Representa el grado de dispersión de los datos de la muestra. La desviación estándar es la raíz cuadrada de. la varianza de la media de la muestra. La desviación estándar suele ser relativa a la media de los datos de la muestra, generalmente expresada como M ± SD, lo que indica qué tan lejos está un determinado valor de observación de datos en la muestra de la media. aquí, la desviación estándar es extremadamente La influencia del valor Cuanto menor es la desviación estándar, cuanto más agregados son los datos, mayor es la desviación estándar, más discretos son los datos. El tamaño de la desviación estándar depende de la prueba. es una prueba académica, una desviación estándar grande indica el grado de dispersión de los puntajes de los estudiantes, si una muestra es más grande, puede medir mejor el nivel académico de los estudiantes, si un perfil mide una determinada calidad psicológica y la desviación estándar es pequeña; indica que las preguntas escritas son homogéneas y cuanto menor sea la desviación estándar, mejor será la desviación estándar. La distribución normal está estrechamente relacionada: en la distribución normal, 1 desviación estándar es igual al 68,26% del área. de la curva bajo la distribución normal, y 1,96 desviación estándar es igual al 95% del área. Esto juega un papel importante en el valor equivalente de las puntuaciones de las pruebas.
Error estándar (SE)
Representa el error de muestreo Debido a que se pueden extraer varias muestras de una población, los datos de cada muestra son correctos. La estimación de los datos generales El error estándar representa la estimación de la muestra actual de los datos generales. representa el error relativo entre la media de la muestra y la media de la población. El error estándar es la desviación estándar de la muestra dividida por el tamaño de la muestra. Se puede ver desde aquí que cuanto mayor es el error estándar. por el tamaño de la muestra, cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, menor será el error estándar y menor el error de muestreo, lo que significa que la muestra tomada puede ser una muestra mejor representativa.