İstatistiklerde, göreceli bir standart hata (RSE), bir anket tahmininin standart hatasına, anket tahmininin bölünmesiyle eşitlenir ve daha sonra 100 ile çarpılır. Sayı, 100 ile çarpılarak yüzde olarak ifade edilebilir. RSE, standart hatanın ötesinde herhangi bir yeni bilgiyi temsil etmek zorunda değildir, ancak istatistiksel güveni sunmanın üstün bir yöntemi olabilir.
Göreceli Standart Hataya Karşı Standart Hata
Standart hata, bir anket tahmininin gerçek popülasyondan ne kadar sapma olasılığını ölçer. Bir sayı olarak ifade edilir. Buna karşılık, göreceli standart hata (RSE), tahminin bir bölümü olarak ifade edilen ve genellikle yüzde olarak görüntülenen standart hatadır. % 25 veya daha fazla RSE değerine sahip tahminler, yüksek örnekleme hatasına tabidir ve dikkatle kullanılmalıdır.
Anket Tahmini ve Standart Hata
Anketler ve standart hatalar olasılık teorisi ve istatistiklerinin önemli parçalarıdır. İstatistikçiler, araştırılan verilerinden güven aralıkları oluşturmak için standart hataları kullanırlar. Bu tahminlerin güvenilirliği güven aralığı açısından da değerlendirilebilir. Güven aralıkları ampirik testlerin ve araştırmaların geçerliliğini belirlemek için önemlidir.
Güven aralığı, gözlenmemiş verilerin istatistiklerinden hesaplanan ve bilinmeyen bir nüfus parametresinin gerçek değerini içerebilecek bir aralık tahmini türüdür. Güven aralıkları, nüfus değerinin yatma olasılığını temsil eder. Nüfus değerinin tahmini ve ilgili standart hatası kullanılarak oluşturulurlar. Örneğin, popülasyon değerinin tahminlerin iki standart hatası içinde olma olasılığı yaklaşık% 95'tir (yani 20'de 19 şans), bu nedenle% 95 güven aralığı tahmini artı veya eksi iki standart hataya eşittir.
Layman'ın terimleriyle, bir veri örneğinin standart hatası, numune ile tüm popülasyon arasındaki olası farkın bir ölçümüdür. Örneğin, 10.000 sigara içen yetişkini içeren bir çalışma, olası her sigara içen yetişkinin araştırılmasından biraz farklı istatistiksel sonuçlar üretebilir.
Daha küçük örnek hataları daha güvenilir sonuçların göstergesidir. Çıkarımsal istatistiklerde merkezi limit teoremi, büyük örneklerin yaklaşık normal dağılımlara ve düşük örnek hatalarına sahip olma eğiliminde olduğunu göstermektedir.
Standart Sapma ve Standart Hata
Bir veri setinin standart sapması, anket sonuçlarının yoğunluğunu ifade etmek için kullanılır. Verilerde daha az çeşitlilik, daha düşük standart sapmaya neden olur. Daha fazla çeşitliliğin daha yüksek bir standart sapmaya neden olması muhtemeldir.
Standart hata bazen standart sapma ile karıştırılır. Standart hata aslında ortalamanın standart sapmasına işaret eder. Standart sapma herhangi bir örnek içindeki değişkenliği ifade ederken, standart bir hata örnekleme dağılımının kendisinin değişkenliğidir.
Bağıl Standart Hata
Standart hata, numune anketi ile toplam popülasyon arasındaki mutlak bir göstergedir. Göreceli standart hata, standart hatanın sonuçlara göre büyük olup olmadığını gösterir; büyük göreceli standart hatalar sonuçların anlamlı olmadığını göstermektedir. Göreceli standart hata formülü:
Bağıl Standart Hata = Tahmini Standart Hata × 100 yer: Standart Hata = ortalama örneğin standart sapmasıEstimate = örneğin ortalaması