NộI Dung
Sai số chuẩn của giá trị trung bình, còn được gọi là độ lệch chuẩn của giá trị trung bình, giúp xác định sự khác biệt giữa nhiều hơn một mẫu thông tin. Tính toán cho các biến thể có thể có trong dữ liệu. Ví dụ: nếu bạn lấy trọng lượng của nhiều mẫu nam, các phép đo có thể dao động đáng kể trong mỗi mẫu; một số có thể nặng 150 pounds trong khi những người khác, 300 pounds. Tuy nhiên, giá trị trung bình của các mẫu này sẽ thay đổi chỉ bằng một vài pound. Lỗi tiêu chuẩn của giá trị trung bình minh họa mức độ khác nhau của các trọng số khác nhau so với giá trị trung bình.
Viết công thức σM = / N để xác định sai số chuẩn của giá trị trung bình. Trong công thức này, σM là viết tắt của lỗi tiêu chuẩn của giá trị trung bình, số mà bạn đang tìm kiếm, σ là viết tắt của độ lệch chuẩn của phân phối ban đầu và √N là bình phương của cỡ mẫu.
Xác định độ lệch chuẩn của phân phối ban đầu. Độ lệch chuẩn chỉ đơn giản cho chúng ta biết các số nằm cách nhau trên dòng số bao xa. Thông tin có thể được cung cấp cho bạn nếu bạn đang giải quyết vấn đề thống kê. Nếu vậy, thay thế σ trong công thức của bạn bằng độ lệch chuẩn. Nếu nó không được cung cấp, bạn sẽ phải tự tìm nó.
Tìm giá trị trung bình của bộ số của bạn nếu độ lệch chuẩn không được cung cấp; nghĩa là cộng tất cả các số lại với nhau, sau đó chia tổng đó cho số mục bạn đã thêm. Trừ giá trị trung bình từ mỗi số ban đầu của bạn và bình phương kết quả của mỗi số. Xác định trung bình của bộ số mới này mà bạn đã thực hiện; câu trả lời sẽ cho bạn phương sai. Bình phương phương sai để tìm độ lệch chuẩn. Cắm số vào biểu tượng in trong công thức của bạn.
Xác định cỡ mẫu. Cỡ mẫu là số lượng vật phẩm hoặc quan sát mà bạn đang làm việc. Thay thế N trong công thức với kích thước mẫu của bạn.
Tìm căn bậc hai của cỡ mẫu bằng máy tính của bạn.
Chia độ lệch chuẩn cho căn bậc hai của cỡ mẫu. Câu trả lời sẽ cung cấp cho bạn các lỗi tiêu chuẩn của giá trị trung bình.