Estatísticas - Erro Padrão (SE)
O desvio padrão de uma distribuição de amostragem é denominado erro padrão. Na amostragem, as três características mais importantes são: exatidão, tendência e precisão. Pode-se dizer que:
A estimativa derivada de qualquer amostra é precisa na medida em que difere do parâmetro da população. Uma vez que os parâmetros populacionais só podem ser determinados por uma pesquisa de amostra, eles geralmente são desconhecidos e a diferença real entre a estimativa da amostra e o parâmetro populacional não pode ser medida.
O estimador é imparcial se a média das estimativas derivadas de todas as amostras possíveis for igual ao parâmetro da população.
Mesmo que o estimador seja imparcial, é mais provável que uma amostra individual produza uma estimativa imprecisa e, conforme declarado anteriormente, a imprecisão não pode ser medida. No entanto, é possível medir a precisão, ou seja, o intervalo entre o qual se espera que o verdadeiro valor do parâmetro da população se situe, usando o conceito de erro padrão.
Fórmula
$ SE_ \ bar {x} = \ frac {s} {\ sqrt {n}} $
Onde -
$ {s} $ = Desvio Padrão
e $ {n} $ = No. de observações
Exemplo
Problem Statement:
Calcule o erro padrão para os seguintes dados individuais:
Itens | 14 | 36 | 45 | 70 | 105 |
---|
Solution:
Vamos primeiro calcular a média aritmética $ \ bar {x} $
Vamos agora calcular o Desvio Padrão $ {s} $
Assim, o erro padrão $ SE_ \ bar {x} $
O erro padrão dos números fornecidos é 15,63.
Quanto menor for a proporção da população que é amostrada, menor será o efeito desse multiplicador, porque então o multiplicador finito será próximo a um e afetará o erro padrão de forma insignificante. Portanto, se o tamanho da amostra for inferior a 5% da população, o multiplicador finito é ignorado.