Nossa calculadora de erro padrão calcula o erro padrão da média ou dos dados agrupados para um determinado conjunto de dados usando o desvio padrão e o tamanho da amostra.
“Uma avaliação da precisão estatística, que significa o desvio padrão na distribuição teórica sobre uma população considerável”.
O erro padrão de uma estatística é uma medida de precisão. Quando você deseja eliminar os erros, nossa calculadora de erros padrão entra em ação. Ele determina o erro padrão da média para os valores numéricos especificados.
$$ SE = \frac{s}{\sqrt{n}} $$
Onde:
O erro padrão é usado para medir o quão confiável uma estatística amostral é próxima do valor da população. É determinado dividindo o desvio padrão da amostra pela raiz quadrada do tamanho da amostra.
Nossa calculadora de erro padrão calcula o erro padrão usando o desvio padrão e o tamanho da amostra e fornece uma medida exata da dispersão dos dados dentro de um grupo ou amostra.
Suponha que você tenha uma amostra de 100 alunos e calcule que a altura média de um aluno é de 5 pés e 6 polegadas com um desvio padrão de 3 polegadas. Qual é o erro padrão da altura média?
Dados fornecidos:
Desvio Padrão = 3
Tamanho da amostra = 100
Equação de erro padrão:
O erro padrão da fórmula média ajuda você a entender como encontrar o erro padrão.
$$ SE = \frac{s}{\sqrt{n}} $$
Encontre o erro padrão:
SE = 3/√ 100
SE = 3/10
SE = 0,3
Isso significa que você pode ter 95% de certeza de que a altura média de todos os alunos da população está entre 5 pés e 5,7 polegadas e 5 pés e 6,3 polegadas. É necessário fornecer os seguintes valores para que funcione!
Nosso erro padrão da calculadora média é desenvolvido para determinar insights sobre a precisão dos dados amostrais porque é considerado a chave para produzir o intervalo de confiança.
Nossa calculadora de erro padrão mostrará os termos abaixo, considerando os valores acima.
O número de observações usadas para avaliar as estatísticas da amostra é conhecido como tamanho da amostra. É sempre inversamente proporcional ao erro padrão.
É o intervalo de valores que contém a média populacional. Quanto maior o intervalo de confiança, menos confiança você terá de que a estatística está próxima do valor da população.
Um bom erro padrão significa que é relativamente menor que a média das estatísticas. Se o erro padrão for menor, isso significa que as estatísticas provavelmente estarão próximas do valor da população.
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