Wanneer standaardfout van het gemiddelde?

Inhoudsopgave:

Wanneer standaardfout van het gemiddelde?
Wanneer standaardfout van het gemiddelde?

Video: Wanneer standaardfout van het gemiddelde?

Video: Wanneer standaardfout van het gemiddelde?
Video: Standard error of the mean | Inferential statistics | Probability and Statistics | Khan Academy 2024, November
Anonim

Standaardfout van het gemiddelde (SEM) gemeten hoeveel discrepantie er waarschijnlijk is in het gemiddelde van een steekproef in vergelijking met het populatiegemiddelde. De SEM neemt de SD en deelt deze door de vierkantswortel van de steekproefomvang.

Wat gebeurt er met de standaardfout van het gemiddelde?

De standaardfout vertelt u hoe nauwkeurig het gemiddelde van een willekeurige steekproef uit die populatie waarschijnlijk wordt vergeleken met het werkelijke populatiegemiddelde Wanneer de standaardfout toeneemt, d.w.z. de gemiddelden meer verspreid zijn, wordt het waarschijnlijker dat een bepaald gemiddelde een onnauwkeurige weergave is van het werkelijke populatiegemiddelde.

Als de standaardfout van het gemiddelde klein is, is de?

Hoe kleiner de standaardfout, hoe representatiever de steekproef zal zijn voor de totale populatieDe relatie tussen de standaardfout en de standaarddeviatie is zodanig dat, voor een gegeven steekproefomvang, de standaardfout gelijk is aan de standaarddeviatie gedeeld door de vierkantswortel van de steekproefomvang.

Wanneer n de standaardfout van het gemiddelde vergroot?

Omdat n in de noemer van de standaardfoutformule ligt, neemt de standaard fout af naarmate n toeneemt. Het is logisch dat het hebben van meer gegevens minder variatie (en meer precisie) in uw resultaten geeft.

Wat is de standaardfout van het monster?

Simpel gezegd, de standaardfout van het steekproefgemiddelde is een schatting van hoe ver het steekproefgemiddelde waarschijnlijk afwijkt van het populatiegemiddelde, terwijl de standaarddeviatie van de steekproef is de mate waarin individuen binnen de steekproef verschillen van het steekproefgemiddelde.

Aanbevolen: