Sai số chuẩn của giá trị trung bình (SEM) đo lường mức độ khác biệt có thể có trong trung bình của mẫu so với trung bình tổng thể. SEM lấy SD và chia nó cho căn bậc hai của kích thước mẫu.
Điều gì xảy ra với lỗi tiêu chuẩn của giá trị trung bình?
Lỗi tiêu chuẩn cho bạn biết chính xác giá trị trung bình của bất kỳ mẫu nhất định nào từ tổng thể đó có khả năng được so sánh với trung bình tổng thể thực sựKhi sai số tiêu chuẩn tăng lên, nghĩa là được dàn trải nhiều hơn, có nhiều khả năng là bất kỳ giá trị trung bình nhất định nào là đại diện không chính xác của giá trị trung bình dân số thực.
Khi sai số chuẩn của giá trị trung bình nhỏ thì?
Sai số chuẩn càng nhỏ, thì mẫu càng đại diện cho tổng thể Mối quan hệ giữa sai số chuẩn và độ lệch chuẩn sao cho đối với một cỡ mẫu nhất định, lỗi chuẩn bằng độ lệch chuẩn chia cho căn bậc hai của cỡ mẫu.
Khi n tăng sai số chuẩn của giá trị trung bình?
Vì n ở mẫu số của công thức sai số tiêu chuẩn, nên sai số tiêu chuẩn giảm khi n tăng. Có nghĩa là có nhiều dữ liệu hơn sẽ mang lại ít biến động hơn (và độ chính xác hơn) trong kết quả của bạn.
Lỗi tiêu chuẩn của mẫu nghĩa là gì?
Nói một cách đơn giản, sai số chuẩn của giá trị trung bình của mẫu là ước tính xem giá trị trung bình của mẫu có khả năng cách xa trung bình tổng thểbao xa, trong khi độ lệch chuẩn của mẫu là mức độ mà các cá nhân trong mẫu khác với mức trung bình của mẫu.
