Unser Standardfehlerrechner berechnet den Standardfehler des Mittelwerts oder der gruppierten Daten für einen bestimmten Datensatz anhand der Standardabweichung und der Stichprobengröße.
„Eine Bewertung der statistischen Genauigkeit, die die Standardabweichung in der theoretischen Verteilung über eine beträchtliche Population angibt.“
Der Standardfehler einer Statistik ist ein Maß für die Genauigkeit. Wenn Sie die Fehler beseitigen möchten, kommt unser Standard-Fehlerrechner ins Spiel. Es bestimmt den Standardfehler des Mittelwerts für Ihre angegebenen Zahlenwerte.
$$ SE = \frac{s}{\sqrt{n}} $$
Wo:
Der Standardfehler wird verwendet, um zu messen, wie zuverlässig eine Stichprobenstatistik nahe am Grundgesamtheitswert liegt. Sie wird ermittelt, indem die Standardabweichung der Stichprobe durch die Quadratwurzel der Stichprobengröße dividiert wird.
Unser Standardfehlerrechner berechnet den Standardfehler anhand der Standardabweichung und der Stichprobengröße und liefert ein genaues Maß für die Datenstreuung innerhalb einer Gruppe oder Stichprobe.
Angenommen, Sie haben eine Stichprobe von 100 Schülern und ermitteln, dass die durchschnittliche Größe eines Schülers 5 Fuß und 6 Zoll beträgt, mit einer Standardabweichung von 3 Zoll. Was ist der Standardfehler der mittleren Höhe?
Gegebene Daten:
Standardabweichung = 3
Stichprobengröße = 100
Standardfehlergleichung:
Der Standardfehler der Mittelwertformel hilft Ihnen zu verstehen, wie Sie den Standardfehler ermitteln.
$$ SE = \frac{s}{\sqrt{n}} $$
Finden Sie den Standardfehler:
SE = 3 / √ 100
SE = 3 / 10
SE = 0,3
Das bedeutet, dass Sie zu 95 % sicher sein können, dass die durchschnittliche Größe aller Schüler in der Bevölkerung zwischen 5 Fuß 5,7 Zoll und 5 Fuß 6,3 Zoll liegt. Damit es funktioniert, müssen die folgenden Werte angegeben werden!
Unser Standardfehler des Mittelwertrechners wurde entwickelt, um Einblicke in die Präzision von Stichprobendaten zu gewinnen, da er als Schlüssel zur Erstellung des Konfidenzintervalls gilt.
Unser Standardfehlerrechner zeigt Ihnen die folgenden Begriffe unter Berücksichtigung der oben genannten Werte an.
Die Anzahl der Beobachtungen, die zur Auswertung der Stichprobenstatistik verwendet werden, wird als Stichprobengröße bezeichnet. Er ist immer umgekehrt proportional zum Standardfehler.
Es handelt sich um den Wertebereich, der den Bevölkerungsmittelwert enthält. Je breiter das Konfidenzintervall, desto weniger sicher können Sie sein, dass die Statistik nahe am Bevölkerungswert liegt.
Ein guter Standardfehler bedeutet, dass er relativ kleiner ist als der statistische Mittelwert. Wenn der Standardfehler kleiner ist, bedeutet dies, dass die Statistik wahrscheinlich nahe am Bevölkerungswert liegt.
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