mikä on keskivirhe?

katso videolta yleiskatsaus:

Etkö näe videota? Klikkaa tästä.

keskivirhe(se) on hyvin samankaltainen keskihajonnan kanssa. Molemmat ovat levittäytymismittareita. Mitä suurempi numero, sitä enemmän levittää tietoja on. Yksinkertaisesti sanottuna nämä kaksi termiä ovat periaatteessa samanarvoisia-mutta niissä on yksi tärkeä ero. Keskivirheessä käytetään tilastoja (otantatietoja) keskihajonnat käyttävät parametreja (väestötietoja). (Mikä on ero tilaston ja parametrin välillä?).

tilastoissa törmää sellaisiin termeihin kuin” keskiarvon keskivirhe ”tai” mediaanin keskivirhe.”SE kertoo, kuinka paljon otostilastosi (kuten otoksen keskiarvo) poikkeaa todellisesta perusjoukon keskiarvosta. Mitä suurempi otoskoko, sitä pienempi SE. Toisin sanoen, mitä suurempi otoskoko, sitä lähempänä otoksen keskiarvo on todellinen populaation keskiarvo.

mikä on SE-laskelma?

keskivirheen löytyminen riippuu siitä, mitä stat tarvitsee. Laskelma on erilainen esimerkiksi keskiarvon tai osuuden osalta. Kun sinua pyydetään löytämään näytevirhe, olet todennäköisesti löytää keskivirhe. Joka käyttää seuraavaa kaavaa: S / √N. sinua saatetaan pyytää löytämään keskivirheet muille tilastoille, kuten keskiarvolle tai suhteelle.

Tarvitsetko apua? Tutustu tuutorointi sivu!

mikä on Keskivirhekaava?

seuraavissa taulukoissa on esitetty, miten keskihajonta (ensimmäinen taulukko) ja SE (toinen taulukko) saadaan selville. Se edellyttää, että tiedät oikeat populaatioparametrit. Jos et tiedä populaatioparametreja, löydät keskivirheen:

• näytteen keskiarvo.
• otoksen osuus.
• keskiarvojen ero.
• osuuksien välinen ero.

jos et tiedä otoksen keskihajontaa, katso tämä video, joka näyttää, miten se lasketaan se: lle:

Etkö näe videota? Klikkaa tästä.

parametri (populaatio)	keskihajonnan kaava.
näytteen keskiarvo,	= σ / √ (n)
näytteen osuus, p	= √
ero keinojen välillä.	= √
mittasuhteiden ero.	= √

tilastollinen (näyte)	keskivirheen kaava.
otoksen keskiarvo,	= s / √ (n)
näytteen osuus, p	= √
ero keinojen välillä.	= √
mittasuhteiden ero.	= √

avain yllä oleviin taulukoihin:
P = onnistuneiden osuus. Väestö.
p = onnistuneiden osuus. Näyte.
n = havaintojen lukumäärä. Näyte.
n2 = havaintojen lukumäärä. Näyte 1.
n2 = havaintojen lukumäärä. Näyte 2.
σ21 = varianssi. Näyte 1.
σ22 = varianssi. Näyte 2.

Katso YouTube-kanavamme. Löydät videoita suosituimmista aiheista. Lisäämme lisää hyödyllisiä vinkkejä joka viikko. Kommentit ovat aina tervetulleita.

Kenney, J. F. and Keeping, E. S. tilastotieteen matematiikka, Pt. 1, 3.toim. Princeton, NJ: Van Nostrand, 1962.
Zwillinger, D. (Toim.). CRC Standard matemaattisia taulukoita ja kaavoja. Boca Raton, FL: CRC Press, 1995.

—————————————————————————

Tarvitsetko apua kotitehtävissä tai koekysymyksessä? Chegg Studyn avulla saat askelmittaisia ratkaisuja kysymyksiisi alan asiantuntijalta. Ensimmäinen 30 minuuttia Chegg tutor on ilmainen!