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이 가이드에서는 특정 표준 오류가 해석되도록 할 수 있는 몇 가지 가능한 원인을 식별한 후 다음을 시도할 수 있는 가능한 복구 방법을 제공합니다. 이 줄을 해결합니다.표준 오차(“Std Err” 또는 “SE”)는 항상 의도의 신뢰성을 측정하는 것입니다. 작은 SE는 표본이 결과적으로 실제 다중 평균의 훨씬 더 정확한 일치를 필연적으로 제안한다는 것을 나타냅니다. 더 큰 체크 아웃 크기는 일반적으로 더 작은 SE를 초래할 가능성이 높습니다(반면 SD는 샘플 크기와 직접적으로 동일하지 않음).
일반 오류는 해당 모집단에서 추가로 제공된 샘플의 평균이 군중의 실제 평균 유형과 얼마나 근접하게 비교되는지 알려줍니다. 수준 오류가 증가함에 따라, 즉 H 평균에서 선택할 수 있는 확산이 많을수록 프로그램이 이 가정을 고려하여 해당 그룹 평균의 부정확한 표현이 될 가능성이 더 높아집니다.
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시작하는 방법 큰 표준 오차를 해석하시겠습니까?
높은 평균 오차는 많은 표본이 모집단 평균에 광범위하게 분산되어 있음을 알려야 함을 나타냅니다. 표본이 모집단과 일치하지 않을 수 있습니다. 감소된 조건부 오류는 표본 평균이 실제로 모집단 평균에 가깝다는 것을 나타냅니다. 표본은 모집단에 대한 확실한 프록시입니다.
표준 편차와 일반 오류는 아마도 히스토리 차트와 관련하여 일반적으로 표시되는 가장 잘 이해되지 않는 통계 틱과 관련된 하나가 아니라 둘일 것입니다. 다음 문서는 그 의미를 설명하고 배치된 분석에서 사용에 대한 정보를 제공하는 데 도움을 주기 위한 것입니다.
Standard Edition과 표준 오류는 아마도 데이터시트 중에 자주 나타나는 가장 잘못 이해되는 두 가지 통계일 것입니다. 다음 기사는 데이터 분석에서 이들의 중요성을 설명하고 선택하는 방법에 대한 자세한 정보를 제공하는 것을 목표로 합니다. 두 통계는 일반적으로 측면 평균으로 표시되며 어떤 의미에서는 둘 다 평균을 말합니다. 그들은 종종 “평균과 함께 표준 편차” 및 “기본 원인 평균의 표준 편차”라고 합니다. 그러나 서로 바꿔 사용할 수 없으며 물론 매우 다른 개념을 나타냅니다.
시작하는 방법 통계에서 표준 오차를 해석합니까?
표준 오차는 해당 모집단의 거의 모든 주어진 표본과 관련된 평균이 모집단과 연결된 실제 평균과 일반적으로 비교할 가능성이 있는 정도가 되었습니다. 패러다임 오류가 증가하면, 즉 H. 평균이 더 다양하면 평균이 모집단 사실의 평균에 대한 잘못된 표현일 가능성이 높아집니다.
표준편차
표준 편차(종종 “Std Dev” 또는 “SD”로 축약됨)는 질문에 대한 피험자의 리뷰가 얼마나 변하는지 측정하거나 단순히 평균에서 “일탈”합니다. SD는 분석가에게 응답이 얼마나 흩어져 있는지 정확하게 알려줍니다. 이러한 개인이 그룹화됩니까? 모든 응답자가 귀하의 제품을 중간 정도에 백분율로 표시했습니까? 아니면 일부는 마음에 들었고 일부는 마음에 들지 않았습니까?
현실주의란 무엇인가 표준 오류?
공급업체와 규제 기관은 0.8에서 0.9 사이의 점수를 모든 등급에 대해 허용 가능한 내구성의 적절한 증거로 간주합니다.
응답자에게 5점 범위의 여러 속성에 대한 과정을 평가하도록 요청했다고 가정해 보겠습니다. “가격 대비 가치”에 대한 10명의 참가자 그룹(아래 “J”에서 “A”로 표시)에 대한 평균은 0.4로 인해 표준 편차가 있는 3.2인 반면, “제품 신뢰성”에 대한 평균은 실제로 3.4a일 수 있습니다. 표준 편차. 2.1. . 언뜻보기에는 (방법 만 보면) 신뢰성이 달러 가치보다 가치가있는 것처럼 보입니다. 그러나 신뢰성에 대한 더 높은 표준 편차는 아마도 (아래 분포에서 볼 수 있듯이) 응답이 상대적으로 양극화되어 일관성 문제가 없는 응답자의 대다수(능력 “5”의 점수)와 다음을 포함하는 작지만 중요한 세그먼트를 나타낼 것입니다. 응답 . 참가자는 또한 신뢰성 문제에 직면했고, 우리 자신의 속성을 “1”로 평가했습니다. 중간 중간을 보면 그 자체로 이야기와 연결된 부분만 알 수 있는데, 지금까지 탐정들도 그 부분에 집중하는 경우가 많다. 응답 분포는 항상 확실히 중요한 요소이며 SD는 이 지표에 대한 완벽한 가치 있는 설명을 약속합니다.
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5점 증가에 대한 응답 내에서 두 개의 매우 다른 감점이 동일한 평균을 초래할 수 있습니다. 아마도 다른 비율의 값에 대한 응답을 보여주는 다음 예를 고려하십시오. 첫 번째 표현(“a” 참고)에서 표준 편차는 0입니다. 왜냐하면 모든 응답이 정확히 사랑이었기 때문입니다. 개별 응답은 실제로 평균에서 벗어납니다. “에서 평가할 때 그룹이 예비 분포와 같으면 그룹 표준 편차가 더 일관성이 있습니다(3차 0). 1.15와 관련된 표준 편차는 평균*에 의해 응답하는 개인이 평균과 약간 달랐음을 나타냅니다. 최소 1점.
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표준판을 보는 또 다른 방법은 분포를 응답의 특정 히스토그램으로 나타내는 것입니다. 매우 표준 편차를 기반으로 하는 분포는 높이가 좁은 그림에서 마지막으로 표시되는 반면 특정 큰 표준 편차를 기반으로 하는 분포는 가장 높은 숫자로 표시됩니다.
표준 편차는 일반적으로 “참 및/또는 오히려 거짓” 또는 “더 좋거나 더 나쁨”을 의미하지 않습니다. 기술 통계를 제외하고 Heused. 평균과 비교하여 분포를 설명합니다.
*기술 면책조항. 산업 표준 편차를 “평균 편차”로 생각하면 메시지를 개념적으로 이해하는 데 많은 도움이 됩니다. 그러나 실제로 평균을 계산하지는 않습니다(이해했다면 “평균 편차”라고 부를 수 있음). 대신, 대부분의 값이 제곱이 있는 관련 합계를 사용하여 계산되는 “표준화”되고 다소 복잡한 방법입니다. 실용적인 이유로 정교화는 아마도 중요하지 않을 것입니다. 대부분의 스프레드시트 프로그램, Excel 스프레드시트 또는 일부 데이터 관리 도구가 SD를 결정합니다. 보고서 내용을 이해하려면 더 많이 아는 것이 매우 중요합니다.
좋은 평균 오류 수준은 무엇입니까?
고유값이 95%인 경우 샘플에 포함된 모든 내포물의 95%가 ±1.96 검사 기준 오류의 신뢰 구간과 겹칠 것으로 예상됩니다. 무작위 표본은 또한 95% 신뢰 수준으로 이 범위 내에 속하는 실제 모집단 매개변수를 추정하는 데 직접 사용됩니다.
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