W statystykach względny błąd standardowy (RSE) jest równy błędowi standardowemu oszacowania badania podzielonemu przez oszacowanie badania, a następnie pomnożonemu przez 100. Liczba jest pomnożona przez 100, dzięki czemu można ją wyrazić procentowo. RSE niekoniecznie reprezentuje nowe informacje wykraczające poza standardowy błąd, ale może to być lepsza metoda przedstawienia wiarygodności statystycznej.
Względny błąd standardowy a błąd standardowy
Standardowy błąd mierzy, o ile szacunki w ankiecie mogą odbiegać od rzeczywistej populacji. Jest wyrażony jako liczba. Natomiast względny błąd standardowy (RSE) jest błędem standardowym wyrażonym jako ułamek szacunku i zwykle jest wyświetlany jako procent. Szacunki, w których RSE wynosi 25% lub więcej, są obarczone wysokim błędem próbkowania i powinny być stosowane ostrożnie.
Szacunek ankiety i błąd standardowy
Ankiety i błędy standardowe są kluczowymi częściami teorii prawdopodobieństwa i statystyki. Statystycy używają standardowych błędów do konstruowania przedziałów ufności na podstawie badanych danych. Wiarygodność tych szacunków można również ocenić pod względem przedziału ufności. Przedziały ufności są ważne dla ustalenia ważności testów i badań empirycznych.
Przedział ufności jest rodzajem oszacowania przedziału, obliczonym na podstawie statystyk zaobserwowanych danych, który może zawierać prawdziwą wartość nieznanego parametru populacji. Przedziały ufności reprezentują zakres, w którym prawdopodobnie mieści się wartość populacji. Są one konstruowane przy użyciu oszacowania wartości populacji i związanego z nią błędu standardowego. Na przykład istnieje około 95% szansa (tj. 19 szans na 20), że wartość populacji mieści się w dwóch standardowych błędach oszacowań, więc 95% przedział ufności jest równy oszacowaniu plus lub minus dwa błędy standardowe.
Mówiąc ogólnie, błąd standardowy próbki danych jest miarą prawdopodobnej różnicy między próbą a całą populacją. Na przykład badanie z udziałem 10 000 dorosłych palących papierosy może wygenerować nieco inne wyniki statystyczne niż w przypadku badania wszystkich możliwych dorosłych palących papierosy.
Mniejsze błędy próbki wskazują na bardziej wiarygodne wyniki. Centralne twierdzenie graniczne w statystyce wnioskowania sugeruje, że duże próbki mają zwykle w przybliżeniu rozkład normalny i niskie błędy próbek.
Odchylenie standardowe i błąd standardowy
Odchylenie standardowe zestawu danych służy do wyrażenia koncentracji wyników ankiety. Mniejsza różnorodność danych skutkuje niższym odchyleniem standardowym. Większa różnorodność prawdopodobnie spowoduje wyższe odchylenie standardowe.
Błąd standardowy jest czasem mylony ze standardowym odchyleniem. Błąd standardowy w rzeczywistości odnosi się do standardowego odchylenia średniej. Odchylenie standardowe odnosi się do zmienności wewnątrz danej próbki, natomiast błąd standardowy to zmienność samego rozkładu próbkowania.
Względny błąd standardowy
Błąd standardowy jest bezwzględnym miernikiem między badaniem próby a całkowitą populacją. Względny błąd standardowy pokazuje, czy błąd standardowy jest duży w stosunku do wyników; duże względne błędy standardowe sugerują, że wyniki nie są znaczące. Wzór na względny błąd standardowy jest następujący:
W pobliżu Względny błąd standardowy = Szacowany błąd standardowy × 100 gdzie: Błąd standardowy = odchylenie standardowe średniej próbki Szacunek = średnia próbki
