Erreur standard
Quelle est l’erreur standard?
L’erreur-type (SE) d’une statistique est l’écart-type approximatif d’un échantillon de population statistique. L’erreur standard est un terme statistique qui mesure la précision avec laquelle une distribution d’échantillon représente une population en utilisant l’écart type. En statistique, la moyenne d’un échantillon s’écarte de la moyenne réelle d’une population; cet écart est l’erreur type de la moyenne.
Points clés à retenir
- L’erreur-type est l’écart-type approximatif d’un échantillon de population statistique.
- L’erreur type peut inclure la variation entre la moyenne calculée de la population et celle qui est considérée comme connue ou acceptée comme exacte.
- Plus il y a de points de données impliqués dans les calculs de la moyenne, plus l’erreur standard a tendance à être petite.
Comprendre l’erreur standard
Le terme «erreur standard» est utilisé pour désigner l’ écart type de diverses statistiques d’échantillon, telles que la moyenne ou la médiane. Par exemple, «l’erreur type de la moyenne» fait référence à l’écart type de la distribution des moyennes d’échantillon prélevées sur une population. Plus l’erreur standard est petite, plus l’échantillon sera représentatif de l’ensemble de la population.
La relation entre l’erreur standard et l’écart type est telle que, pour une taille d’échantillon donnée, l’erreur standard est égale à l’écart type divisé par la racine carrée de la taille de l’échantillon. L’erreur standard est également inversement proportionnelle à la taille de l’échantillon; plus la taille de l’échantillon est grande, plus l’erreur standard est petite car la statistique se rapprochera de la valeur réelle.
L’erreur standard est considérée comme faisant partie des statistiques inférentielles. Il représente l’écart type de la moyenne dans un ensemble de données. Cela sert de mesure de la variation pour les variables aléatoires, fournissant une mesure de l’écart. Plus le spread est petit, plus le jeu de données est précis.
L’erreur-type et l’écart-type sont des mesures de la variabilité, tandis que les mesures de la tendance centrale incluent la moyenne, la médiane, etc.
Exigences pour l’erreur standard
Lorsqu’une population est échantillonnée, la moyenne, ou moyenne, est généralement calculée. L’erreur type peut inclure la variation entre la moyenne calculée de la population et celle qui est considérée comme connue ou acceptée comme exacte. Cela permet de compenser les éventuelles inexactitudes liées à la collecte de l’échantillon.
Dans les cas où plusieurs échantillons sont collectés, la moyenne de chaque échantillon peut légèrement différer des autres, créant un écart entre les variables. Cet écart est le plus souvent mesuré comme l’erreur standard, tenant compte des différences entre les moyennes des ensembles de données.
Plus il y a de points de données impliqués dans les calculs de la moyenne, plus l’erreur standard a tendance à être petite. Lorsque l’erreur standard est faible, on dit que les données sont plus représentatives de la vraie moyenne. Dans les cas où l’erreur standard est importante, les données peuvent présenter des irrégularités notables.
L’écart type est une représentation de la dispersion de chacun des points de données. L’écart type est utilisé pour aider à déterminer la validité des données en fonction du nombre de points de données affichés à chaque niveau d’écart type. Les erreurs standard fonctionnent davantage comme un moyen de déterminer la précision de l’échantillon ou la précision de plusieurs échantillons en analysant la déviation dans les moyennes.