Standardafvigelse defineres som et absolut mål for spredning af en serie. Det klarlægger standardmængden af variation på hver side af middelværdien. Det er ofte forkert opfattet med standardfejlen, da den er baseret på standardafvigelse og prøvestørrelse.
Standard fejl bruges til at måle den statistiske nøjagtighed af et skøn. Det bruges primært i processen med at teste hypotese og estimere intervallet.
Dette er to vigtige begreber inden for statistik, der er vidt brugt inden for forskningsområdet. Forskellen mellem standardafvigelse og standardfejl er baseret på forskellen mellem beskrivelsen af data og dens inferens.
Grundlag for sammenligning | Standardafvigelse | Standard fejl |
---|---|---|
Betyder | Standardafvigelse indebærer et mål for spredning af sæt af værdier fra deres gennemsnit. | Standardfejl angiver måling på statistisk nøjagtighed af et skøn. |
statistik | Beskrivende | empiriske |
Foranstaltninger | Hvor meget observationer varierer fra hinanden. | Hvor nøjagtigt betyder prøven for den sande befolkning. |
Fordeling | Fordeling af observation vedrørende normal kurve. | Fordeling af et skøn vedrørende normal kurve. |
Formel | Firkantet rod af varians | Standardafvigelse divideret med kvadratrod af prøvestørrelse. |
Forøgelse i prøvestørrelse | Giver et mere specifikt mål for standardafvigelse. | Reducerer standardfejl. |
Standardafvigelse er et mål for spredningen af en serie eller afstanden fra standarden. I 1893 opfandt Karl Pearson forestillingen om standardafvigelse, som uden tvivl er det mest anvendte mål i forskningsundersøgelser.
Det er kvadratroten af gennemsnittet af kvadrater med afvigelser fra deres gennemsnit. Med andre ord, for et givet datasæt er standardafvigelsen rod-middel-kvadrat-afvigelse fra aritmetisk middel. For hele befolkningen er det angivet med det græske bogstav 'sigma (σ)', og for en prøve er det repræsenteret med det latinske bogstav 's'.
Standardafvigelse er et mål, der kvantificerer spredningsgraden af sæt observationer. Jo længere datapunkterne er fra middelværdien, desto større er afvigelsen inden for datasættet, hvilket repræsenterer at datapunkter er spredt over et bredere værdiområde og vice versa.
Du har måske observeret, at forskellige prøver med samme størrelse, der er trukket fra den samme population, vil give forskellige statistiske værdier under overvejelse, dvs. prøve middel. Standard Error (SE) tilvejebringer standardafvigelsen i forskellige værdier af prøven gennemsnit. Det bruges til at foretage en sammenligning mellem eksempler på tværs af populationerne.
Kort sagt er standardfejl i en statistik intet andet end standardafvigelsen for dens samplingfordeling. Det har en stor rolle at spille testingen af statistisk hypotese og intervallestimering. Det giver en idé om estimatets nøjagtighed og pålidelighed. Jo mindre standardfejl, desto større er den teoretiske fordeling ensartethed og omvendt.
Nedenstående punkter er betydelige for så vidt angår forskellen mellem standardafvigelse:
Generelt betragtes standardafvigelsen som et af de bedste målinger på spredning, der måler spredningen af værdier fra den centrale værdi. På den anden side bruges standardfejlen hovedsageligt til at kontrollere estimatets pålidelighed og nøjagtighed, og jo mindre fejlen er, desto større er dens pålidelighed og nøjagtighed.