Statistikoje santykinė standartinė paklaida (RSE) yra lygi apklausos įvertinimo standartinei paklaidai, padalytai iš apklausos įvertinimo ir padauginus iš 100. Skaičius padauginamas iš 100, todėl jį galima išreikšti procentais. RSE nebūtinai parodo jokios naujos informacijos, viršijančios standartinę klaidą, tačiau tai gali būti pranašesnis statistinio patikimumo pateikimo būdas.
Santykinė standartinė klaida palyginti su standartine klaida
Standartinė paklaida matuoja, kiek apklausos įvertis gali skirtis nuo faktinio gyventojų skaičiaus. Jis išreiškiamas skaičiumi. Priešingai, santykinė standartinė paklaida (RSE) yra standartinė paklaida, išreikšta kaip įverčio dalis ir paprastai rodoma procentais. Įverčiams, kurių RSE yra 25% ar didesnis, taikoma didelė atrankos paklaida, todėl jie turėtų būti naudojami atsargiai.
Apklausos įvertinimas ir standartinė klaida
Tyrimai ir standartinės klaidos yra svarbiausios tikimybių teorijos ir statistikos dalys. Statistikai naudoja standartines klaidas, kad sudarytų pasitikėjimo intervalus iš savo tirtų duomenų. Šių įverčių patikimumą taip pat galima įvertinti pasikliautinuoju intervalu. Pasitikėjimo intervalai yra svarbūs nustatant empirinių testų ir tyrimų pagrįstumą.
Pasikliautinasis intervalas yra tam tikros rūšies intervalas, apskaičiuotas iš stebimų duomenų statistikos, kuriame gali būti tikroji nežinomo populiacijos parametro vertė. Pasitikėjimo intervalai parodo intervalą, kuriame gyventojų vertė greičiausiai svyruos. Jie sudaromi naudojant populiacijos vertės ir su ja susijusios standartinės paklaidos įverčius. Pvz., Yra maždaug 95% tikimybė (ty 19 tikimybių iš 20), kad populiacijos vertė sutampa su dviem standartinėmis įverčių paklaidomis, taigi 95% pasikliautinasis intervalas yra lygus įvertinimo pliusui arba minusui dviejų standartinių paklaidų.
Profesoriaus požiūriu, standartinė duomenų imties paklaida yra tikėtino skirtumo tarp imties ir visos populiacijos matavimas. Pavyzdžiui, tyrimas, kuriame dalyvavo 10 000 suaugusių cigarečių, gali gauti šiek tiek kitokius statistinius rezultatus nei tuo atveju, jei būtų tiriami visi įmanomi suaugusieji, kurie rūko cigaretes.
Mažesnės imties klaidos rodo patikimesnius rezultatus. Centrinė įtaigos statistikos ribinė teorema rodo, kad didelių imčių pasiskirstymas paprastai yra normalus ir mažos imties paklaidos.
Standartinis nuokrypis ir standartinė klaida
Tyrimo rezultatų koncentracijai išreikšti naudojamas standartinis duomenų rinkinio nuokrypis. Mažesnė duomenų įvairovė lemia mažesnį standartinį nuokrypį. Didesnė įvairovė greičiausiai lems didesnį standartinį nuokrypį.
Standartinė paklaida kartais painiojama su standartiniu nuokrypiu. Standartinė paklaida iš tikrųjų reiškia standartinį vidurkio nuokrypį. Standartinis nuokrypis reiškia kintamumą bet kurio konkretaus pavyzdžio viduje, o standartinė paklaida - paties atrankos pasiskirstymo kintamumas.
Santykinė standartinė klaida
Standartinė paklaida yra absoliutus skirtumas tarp imties tyrimo ir visos populiacijos. Santykinė standartinė paklaida parodo, ar standartinė paklaida yra didelė palyginti su rezultatais; didelės santykinės standartinės klaidos rodo, kad rezultatai nėra reikšmingi. Santykinės standartinės paklaidos formulė:
Visiem, kas noklusina, tacu Santykinė standartinė klaida = EstimateStandard Error × 100 kur: Standartinė klaida = standartinio vidutinio mėginio nuokrypisEstimate = imties vidurkis
