Genehmigt: Fortect
In einem speziellen Leitfaden werden wir einige der tatsächlichen möglichen Ursachen identifizieren, die dazu führen können, dass Standardfehler interpretiert werden, und dann werde ich ihnen Reparaturmethoden zur Verfügung stellen, mit denen Sie es versuchen können damit dieses Problem behoben wird.Der Standardfehler („Std Err“ oder „SE“) ist ein Maß für die Zuverlässigkeit des Mittelwerts. Ein kleiner SE zeigt an, dass ein Großteil des Stichprobenmittelwerts wiederum eine sehr genaue Widerspiegelung der tatsächlichen mehrfachen Enthüllung ist. Eine größere Stichprobengröße führt wahrscheinlich im Großen und Ganzen zu einer kleineren SE (während SD möglicherweise nicht direkt mit der Stichprobengröße zusammenhängt).
Der Standardfehler sagt Ihnen, wie genau ihr Mittelwert einer anderen gegebenen Stichprobe aus dieser US-Gesamtbevölkerung mit dem wahren Mittelwert der Personengruppe verglichen wird. Je größer der Standardfehler wird, d.h. H Je breiter die Mittelwerte sind, desto wahrscheinlicher ist es, dass das Programm diese Annahme aufgrund des entsprechenden Mittelwerts der Grundgesamtheit für eine ungenaue Darstellung hält.
Wie interpretieren Sie ein großer regelmäßiger Fehler?
Ein hoher Standardfehler weist darauf hin, dass viele Stichprobenmittelwerte im Mittelwert der gesamten Grundgesamtheit weit gestreut sind. Ihre Stichprobe stimmt möglicherweise nicht mit Ihrer endgültigen Grundgesamtheit überein. Ein niedriger bedingter Fehler zeigt an, dass die Mittelwerte der Stichprobe nahe am Mittelwert der Gesamtpopulation liegen – Ihre Stichprobe ist ein Proxy für Ihre Grundgesamtheit.
Standardausgabe und Standardfehler sind vielleicht nicht nur eine bestimmte, sondern zwei der am wenigsten verstandenen statistischen Ticks, die normalerweise in Verlaufsdiagrammen angezeigt werden. Der folgende Beitrag soll Ihnen dabei helfen, sie aus diesem Grund zu erklären und anhand einer detaillierten Analyse weitere Informationen über ihre Verwendung bereitzustellen.
Standardabweichung und Standardfehler sind zweifellos zwei der am häufigsten missverstandenen Statistiken, die immer wieder in Datenblättern auftauchen. Der folgende Artikel zielt darauf ab, ihre Bedeutung zu erläutern und weitere Informationen darüber zu liefern, wie man sie bei der Datenanalyse erhält. Beide Statistiken werden regelmäßig mit einem üblichen Aspekt angezeigt, und in gewissem Sinne sprechen sie beide von einem Durchschnitt. Sie werden übrigens oft auch als „Standardabweichung des Mittelwerts“ und „Standarddifferenz des zugrunde liegenden Mittelwerts“ bezeichnet. Sie sind jedoch alles andere als austauschbar und repräsentieren auch sehr unterschiedliche Konzepte.
Wie interpretieren Sie gewöhnlicher Fehler in Statistiken?
Der Standardfehler ist das Ausmaß, in dem der Mittelwert fast jeder gegebenen Stichprobe, die aus dieser Grundgesamtheit erhalten wird, normalerweise mit dem typischen wahren Mittelwert der Grundgesamtheit verglichen werden kann. Wenn der Modellfehler zunimmt, d. h. H. wenn die Mittelwerte unterschiedlicher sind, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass der Messwert eine ungenaue Darstellung des Mittelwerts ist, der auf die Gesamtheit der Fakten hinweist.
Standardabweichung
Die Standardalternative (oft als „Std Dev“ oder „SD“ abgekürzt) misst, wie unglaublich stark die Antworten eines Probanden auf eine Frage variieren oder manchmal einfach vom Mittelwert „abweichen“. Die SD zeigt dem Analysten, wie verstreut die Antworten letztendlich sein werden – sind sie gruppiert? Sind sie ungefähr in der Mitte, verstreuter und breiter? Haben einige Ihrer Befragten Ihr Produkt auf der Waage bewertet, oder haben einige das Gerät gemocht und andere nicht?
Was ohne Frage ist ein akzeptabler Standardfehler?
Eine Punktzahl zwischen 0,8 und 0,9 wird von Lieferanten und Fachleuten als ausreichender Beweis für eine akzeptable Haltbarkeit angesehen, um eine Bewertung zu erhalten.
Nehmen wir an, Sie haben die Befragten gebeten, Ihren Kurs bei einer Reihe von Attributen auf ihrer 5-Punkte-Skala zu riskieren. Der Mittelwert für einen Bereich von zehn Befragten (im Folgenden mit „A“ in „J“ bezeichnet) in Bezug auf „Preis-Leistungs-Verhältnis“ lag bei 3,2 mit ihrer Standardabweichung von 0,4, während der Mittelwert in Bezug auf „Produktzuverlässigkeit“ bei Standard sogar 3,4a betrug Alternative. 2.1. . Auf den ersten Blick (wenn man nur die Methoden betrachtet) scheint es, als ob Zuverlässigkeit über Wert gestellt wurde. Eine höhere Standardänderung für die Zuverlässigkeit kann jedoch darauf hindeuten (wie in dieser Verteilung unten gezeigt), dass die Antworten relativ polarisiert waren, während die Mehrheit der Befragten keine Konsistenzkonflikte hatte (Bewertung mit Attribut „5“) und ein kleineres, aber wichtiges Segment von Antworten . Die Teilnehmer stießen auf ein Zuverlässigkeitsproblem und bewerteten unser eigenes Attribut mit der Rolle „1“. Den Mittelwert an sich zu betrachten, erzählt am besten einen Teil der Geschichte, also konzentrieren Sie sich oft auch darauf. Die Verteilung der Antworten ist sicherlich ein wichtiger Faktor, und darüber hinaus verspricht SD eine wertvolle Beschreibung all dieses Indikators.
| Befragter: | Gutes Preis-Leistungs-Verhältnis für Geld: |
Produkt Zuverlässigkeit: |
| A | 3 | 1 |
| B | 3 | 1 |
| S | 3 | 1 |
| D | 3 | 1 |
| E | 4 | 5 |
| F | 4 | 5 |
| G | 3 | 5 |
| N | 3 | 5 |
| Ich | 3 | 5 |
| J | 3 | 5 |
| Durchschnitt | 3.2 | 3.4 |
| Standardentwicklung | 0,4 | 2.1 |
Genehmigt: Fortect
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Zwei außerordentlich unterschiedliche Abzüge bei einer Erhöhung um 5 Punkte können zu demselben Durchschnitt führen. Betrachten Sie das folgende Hauptbeispiel, das die Reaktion auf Schätze mit unterschiedlichen Werten zeigt. Im ersten Konto (beachten Sie das “a”) ist die Standardabweichung null, da ALLE Antworten genau Liebe waren. Individuelle Antworten weichen nicht vom Mittelwert ab. Bei der Bewertung „ “ ist die Gruppenstandardalternative höher, auch wenn die Gruppe dieselbe ist wie bei der ersten Verteilung (3. Wie 0). Eine Standardabweichung von 1,15 zeigt an, dass die individuelle Antwort im Durchschnitt* um mindestens einen Punkt geringfügig von diesem Durchschnitt abweicht.
| Befragter: | Bewertung “A” | Klasse “B” |
| A | 3 | 1 |
| B | 3 | 2 |
| S | 3 | 2 |
| D | 3 | 3 |
| E | 3 | 3 |
| F | 3 | 3 |
| G | 3 | 3 |
| N | 3 | 4 |
| Ich | 3 | 4 |
| J | 3 | 5 |
| Durchschnitt | 3.0 | 3.0 |
| Standardentwicklung | 0,00 | 1.15 |
Eine andere Möglichkeit, sich die Standardabweichung anzusehen, besteht darin, die Verteilung als Histogramm der Antworten darzustellen. Eine Verteilung, die hauptsächlich auf einer niedrigen Standardabweichung basiert, wird als die letzte hohe, schmale Figur erscheinen, während eine Streuung, die auf einer großen Standardabweichung basiert, wie die höchste Figur erscheint.
Standardabweichung bedeutet nicht immer “wahr und/oder möglicherweise falsch” oder “besser oder nur schlechter”. Wird nur als deskriptive Statistik verwendet. Beschreibt die Verteilung relativ zum Mittelwert.
*Technischer Haftungsausschluss. Die Standardabweichung als „mittlere Abweichung“ zu betrachten, ist ohne Frage in gewisser Weise hilfreich, um Ihre eigentliche Botschaft konzeptionell zu verstehen. Es berechnet jedoch nicht wirklich Ihren Mittelwert (wenn dies der Fall wäre, könnten wir sie als “mittlere Abweichung” bezeichnen). Stattdessen handelt es sich um eine “standardisierte”, etwas verfeinerte Methode, bei der der Wert anhand der Summe berechnet wird, die den Quadraten zugeordnet ist. Für praxistaugliche Überlegungen ist eine Ausarbeitung nicht wichtig. Die meisten Tabellenkalkulationsprogramme, Excel-Tabellen oder andere Datenverwaltungstools schließen die SD für Sie ab. Um zu verstehen, was der Bericht allgemein sagt, ist es sehr wichtig, mehr zu erfahren.
Was ist ein hervorragender Standardfehler?
Bei einem Eigenwert unter 95 % wird normalerweise erwartet, dass 95 % aller Einschlüsse in einer Stichprobe einem Konfidenzintervall der Stichprobenbasisfehler von ± 1,96 entsprechen. Zufallsstichproben werden in der Regel auch verwendet, um den tatsächlichen Männer- und Frauenparameter zu schätzen, der in diesen Bereich fällt, mit dem neuesten Konfidenzniveau von 95 %.
