В статистике относительная стандартная ошибка (RSE) равна стандартной ошибке оценки опроса, деленной на оценку опроса и затем умножаемой на 100. Число умножается на 100, поэтому его можно выразить в процентах. RSE не обязательно представляет какую-либо новую информацию, кроме стандартной ошибки, но это может быть превосходный метод представления статистической достоверности.
Относительная стандартная ошибка против стандартной ошибки
Стандартная ошибка показывает, насколько оценка может отклоняться от фактической совокупности. Это выражается как число. В отличие от этого, относительная стандартная ошибка (RSE) является стандартной ошибкой, выраженной в виде доли оценки, и обычно отображается в процентах. Оценки с RSE 25% или более подвержены высокой ошибке выборки и должны использоваться с осторожностью.
Оценка опроса и стандартная ошибка
Опросы и стандартные ошибки являются важными частями теории вероятностей и статистики. Статистики используют стандартные ошибки для построения доверительных интервалов из своих опрошенных данных. Достоверность этих оценок также может быть оценена с точки зрения доверительного интервала. Доверительные интервалы важны для определения достоверности эмпирических тестов и исследований.
Доверительный интервал - это тип оценки интервала, рассчитанный на основе статистики наблюдаемых данных, который может содержать истинное значение неизвестного параметра совокупности. Доверительные интервалы представляют диапазон, в котором значение популяции может находиться. Они построены с использованием оценки значения популяции и связанной с ней стандартной ошибки. Например, примерно 95% (то есть 19 из 20) вероятности того, что численность населения находится в пределах двух стандартных ошибок оценок, поэтому доверительный интервал 95% равен оценке плюс или минус две стандартные ошибки.
С точки зрения непрофессионала, стандартной ошибкой выборки данных является измерение вероятной разницы между выборкой и всей совокупностью. Например, исследование с участием 10 000 взрослых курящих сигарет может дать немного отличающиеся статистические результаты, чем если бы был обследован каждый возможный взрослый человек, курящий сигареты.
Меньшие ошибки выборки указывают на более надежные результаты. Центральная предельная теорема в выводной статистике предполагает, что большие выборки имеют тенденцию иметь приблизительно нормальное распределение и низкие ошибки выборки.
Стандартное отклонение и стандартная ошибка
Стандартное отклонение набора данных используется для выражения концентрации результатов опроса. Меньшее разнообразие данных приводит к более низкому стандартному отклонению. Большее разнообразие может привести к более высокому стандартному отклонению.
Стандартную ошибку иногда путают со стандартным отклонением. Стандартная ошибка фактически относится к стандартному отклонению от среднего значения. Стандартное отклонение относится к изменчивости в любой конкретной выборке, тогда как стандартной ошибкой является изменчивость самого распределения выборки.
Относительная стандартная ошибка
Стандартная ошибка - это абсолютный показатель между выборочным обследованием и общей численностью населения. Относительная стандартная ошибка показывает, является ли стандартная ошибка большой относительно результатов; большие относительные стандартные ошибки предполагают, что результаты не являются значимыми. Формула для относительной стандартной ошибки:
Относительная стандартная ошибка = стандартная ошибка EstimateStandard × 100 где: стандартная ошибка = стандартное отклонение среднего образцаEstimate = среднее значение образца
