Разница между стандартным отклонением и стандартной ошибкой

Среднеквадратичное отклонение определяется как абсолютная мера дисперсии ряда. Это уточняет стандартное количество вариаций по обе стороны от среднего. Часто ошибочно истолковывается со стандартной ошибкой, поскольку основывается на стандартном отклонении и размере выборки..

Стандартная ошибка используется для измерения статистической точности оценки. Он в основном используется в процессе проверки гипотезы и оценки интервала.

Это две важные концепции статистики, которые широко используются в области исследований. Разница между стандартным отклонением и стандартной ошибкой основана на разнице между описанием данных и их выводом.

Содержание: стандартное отклонение против стандартной ошибки

1. Сравнительная таблица
2. Определение
3. Ключевые отличия
4. Вывод

Сравнительная таблица

Основа для сравнения	Среднеквадратичное отклонение	Стандартная ошибка
Смысл	Стандартное отклонение подразумевает меру дисперсии набора значений от их среднего.	Стандартная ошибка обозначает меру статистической точности оценки.
статистика	описательный	выведенный
меры	Насколько наблюдения отличаются друг от друга?.	Насколько точная выборка означает истинную совокупность.
распределение	Распределение наблюдений относительно нормальной кривой.	Распределение оценки относительно нормальной кривой.
формула	Квадратный корень дисперсии	Стандартное отклонение, деленное на квадратный корень размера выборки.
Увеличение размера выборки	Дает более конкретную меру стандартного отклонения.	Уменьшает стандартную ошибку.

Определение стандартного отклонения

Стандартное отклонение - это мера распространения ряда или расстояния от стандарта. В 1893 году Карл Пирсон ввел понятие стандартного отклонения, которое, несомненно, является наиболее используемой мерой в научных исследованиях..

Это квадратный корень из среднего квадрата отклонений от их среднего значения. Другими словами, для данного набора данных стандартное отклонение представляет собой среднеквадратичное отклонение от среднего арифметического. Для всего населения это обозначено греческой буквой 'sigma (σ)', а для выборки - латинской буквой 's'.

Стандартное отклонение представляет собой меру, которая количественно определяет степень разброса набора наблюдений. Чем дальше точки данных от среднего значения, тем больше отклонение в наборе данных, означающее, что точки данных разбросаны по более широкому диапазону значений и наоборот.

• Для неклассифицированных данных:
• Для сгруппированного распределения частот:

Определение стандартной ошибки

Возможно, вы заметили, что разные выборки с одинаковым размером, взятые из одной и той же популяции, будут давать различные значения рассматриваемой статистики, то есть среднее значение выборки. Стандартная ошибка (SE) обеспечивает стандартное отклонение в различных значениях выборки. Он используется для сравнения средних выборок среди населения.

Короче говоря, стандартная ошибка статистики - это не что иное, как стандартное отклонение распределения выборки. Он играет большую роль в проверке статистической гипотезы и оценки интервалов. Это дает представление о точности и достоверности оценки. Чем меньше стандартная ошибка, тем больше равномерность теоретического распределения и наоборот.

• формула: Стандартная ошибка для выборки означает = σ / √n
  Где σ - стандартное отклонение населения

Ключевые различия между стандартным отклонением и стандартной ошибкой

Пункты, изложенные ниже, являются существенными, поскольку разница между стандартным отклонением:

1. Стандартное отклонение - это мера, которая оценивает количество вариаций в наборе наблюдений. Стандартная ошибка измеряет точность оценки, то есть является мерой изменчивости теоретического распределения статистики..
2. Стандартное отклонение является описательной статистикой, тогда как стандартная ошибка является логической статистикой.
3. Стандартное отклонение показывает, насколько далеко отдельные значения от среднего значения. Наоборот, насколько близко среднее значение выборки к значению совокупности.
4. Стандартное отклонение - это распределение наблюдений со ссылкой на нормальную кривую. В отличие от этого, стандартной ошибкой является распределение оценки со ссылкой на нормальную кривую..
5. Стандартное отклонение определяется как квадратный корень из дисперсии. И наоборот, стандартная ошибка описывается как стандартное отклонение, деленное на квадратный корень размера выборки..
6. Когда размер выборки увеличивается, это обеспечивает более конкретную меру стандартного отклонения. В отличие от стандартной ошибки при увеличении размера выборки, стандартная ошибка имеет тенденцию уменьшаться.

Вывод

В целом, стандартное отклонение считается одной из лучших мер дисперсии, которая измеряет дисперсию значений от центрального значения. С другой стороны, стандартная ошибка в основном используется для проверки достоверности и точности оценки, и поэтому, чем меньше ошибка, тем выше ее надежность и точность..