Définition d’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 type est un terme statistique qui mesure la précision avec laquelle une distribution d’échantillon représente une population en utilisant l’écart type. En statistique, une moyenne d’échantillon s’écarte de la moyenne réelle d’une population ; cet écart est l’erreur standard de la moyenne.

Points clés à retenir

  • L’erreur type est l’écart type approximatif d’un échantillon statistique de population.
  • 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 type tend à être faible.

Comprendre l’erreur standard

Le terme « erreur type » 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’échantillons prélevées sur une population. Plus l’erreur type est faible, plus l’échantillon sera représentatif de la population globale.

La relation entre l’erreur-type et l’écart-type est telle que, pour une taille d’échantillon donnée, l’erreur-type est égale à l’écart-type divisé par la racine carrée de la taille de l’échantillon. L’erreur type 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 s’approchera de la valeur réelle.

L’erreur type est considérée comme faisant partie des statistiques inférentielles. Il représente l’écart type de la moyenne au sein d’un ensemble de données. Cela sert de mesure de variation pour les variables aléatoires, fournissant une mesure de la propagation. Plus l’écart est petit, plus l’ensemble de données est précis.

L’erreur type et l’écart type sont des mesures de variabilité, tandis que les mesures de 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 toute inexactitude fortuite liée à la collecte de l’échantillon.

Dans les cas où plusieurs échantillons sont collectés, la moyenne de chaque échantillon peut varier légèrement des autres, créant un écart entre les variables. Cet écart est le plus souvent mesuré comme l’erreur standard, qui tient 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 type tend à être faible. Lorsque l’erreur standard est faible, les données sont dites plus représentatives de la vraie moyenne. Dans les cas où l’erreur type est importante, les données peuvent présenter des irrégularités notables.

L’écart type est une représentation de l’étalement 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 l’exactitude de l’échantillon ou l’exactitude de plusieurs échantillons en analysant l’écart dans les moyennes.

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