Các nhà thống kê thường so sánh hai hoặc nhiều nhóm khi tiến hành nghiên cứu. Vì lý do người tham gia bỏ học hoặc lý do tài trợ, số lượng cá nhân trong mỗi nhóm có thể khác nhau. Để bù cho biến thể này, một loại lỗi tiêu chuẩn đặc biệt được sử dụng, chiếm một nhóm người tham gia đóng góp nhiều hơn cho độ lệch chuẩn so với loại khác. Điều này được gọi là một lỗi tiêu chuẩn gộp.
Tiến hành một thí nghiệm và ghi lại kích thước mẫu và độ lệch chuẩn của từng nhóm. Ví dụ: nếu bạn quan tâm đến lỗi tiêu chuẩn gộp của lượng giáo viên tiêu thụ hàng ngày so với trẻ em đi học, bạn sẽ ghi lại cỡ mẫu của 30 giáo viên (n1 = 30) và 65 học sinh (n2 = 65) và độ lệch chuẩn tương ứng của họ (giả sử s1 = 120 và s2 = 45).
Tính độ lệch chuẩn gộp, được biểu thị bằng Sp. Đầu tiên, tìm tử số của Sp²: (n1 - 1) x (s1) ² + (n2 - 1) x (s2) ². Sử dụng ví dụ của chúng tôi, bạn sẽ có (30 - 1) x (120) ² + (65 - 1) x (45) ² = 547.200. Sau đó tìm mẫu số: (n1 + n2 - 2). Trong trường hợp này, mẫu số sẽ là 30 + 65 - 2 = 93. Vậy nếu Sp² = tử số / mẫu số = 547.200 / 93? 5,884, sau đó Sp = sqrt (Sp²) = sqrt (5,884)? 76,7.
Tính toán lỗi tiêu chuẩn gộp, đó là Sp x sqrt (1 / n1 + 1 / n2). Từ ví dụ của chúng tôi, bạn sẽ nhận được SEp = (76,7) x sqrt (1/30 + 1/65)? 16.9. Lý do bạn sử dụng các phép tính dài hơn này là để tính trọng lượng nặng hơn của học sinh ảnh hưởng đến độ lệch chuẩn nhiều hơn và vì chúng tôi có kích thước mẫu không đồng đều. Đây là khi bạn phải kết hợp dữ liệu của bạn với nhau để kết luận chính xác hơn.