標準エラーとは何ですか？

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標準誤差（SE）は標準偏差と非常によく似ています。 どちらも広がりの尺度です。 数値が高いほど、データがより拡散されます。 簡単に言えば、2つの用語は本質的に等しいですが、1つの重要な違いがあります。 標準誤差は統計（サンプルデータ）を使用していますが、標準偏差はパラメータ（母集団データ）を使用します。 （統計とパラメータの違いは何ですか？).統計では、「平均の標準誤差」や「中央値の標準誤差」のような用語に出くわすでしょう。「SEは、サンプル統計（サンプル平均など）が実際の母集団平均からどれだけ逸脱しているかを示します。 サンプルサイズが大きいほど、SEは小さくなります。 つまり、サンプルサイズが大きいほど、サンプル平均は実際の母集団平均に近くなります。

SEの計算とは何ですか？

どのように標準エラーを見つけるかは、必要な統計によって異なります。 たとえば、平均または比率については計算が異なります。 サンプルエラーを見つけるように求められるときは、おそらく標準エラーを見つけています。 平均値や比率などの他の統計の標準誤差を見つけるように求められる場合があります。

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標準誤差式とは何ですか？

次の表は、標準偏差（最初の表）とSE（第二の表）を見つける方法を示しています。 これは、適切な母集団パラメータを知っていることを前提としてい 母集団パラメータがわからない場合は、標準誤差を見つけることができます:

• サンプル平均。

サンプル標準偏差がわからない場合は、このビデオを見て、SEのためにそれを計算する方法を示しています:

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パラメータ（母集団）	標準偏差の式。
サンプル平均,	= ヽ/ヽ(n)///////)
サンプル割合、p	= √
平均の違い。	= √
比率の違い。	= √

統計量(サンプル)	標準誤差の式。
サンプル平均、	= s/μ(n)/s/μ(n))
サンプル割合、p	= √
平均の違い。	= √
比率の違い。	= √

上記の表のキー：
P=成功の割合。 人口。
p=成功の割合。 サンプル。
n=観測値の数。 サンプル。
n2=観測値の数。 サンプル1.
n2=観測値の数。 サンプル2.
λ21=分散。 サンプル1.
σ22=分散。 サンプル2.

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Kenney,J.F.and Keeping,E.S.Mathematics of Statistics,Pt. 第1、第3編。 プリンストン、ニュージャージー州：ヴァン*ノストランド、1962。
Zwillinger,D.(Ed.). CRCの標準的な数学的なテーブルおよび方式。 ボカラトン、FL：CRCプレス、1995。

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