Standard-Fehlerkorrekturmaßnahmen Zur Interpretation Von Problemen
August 26, 2021
Diese Problemlösungsmethoden sind einen Test wert, falls Sie einen Standardfehler erhalten, um den Fehler positiv zu interpretieren.
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Für jeden einzelnen Standardfehler des Mittelwerts gibt der Produktwert an, wie viele Reduzierungen aus der Stichprobe wahrscheinlich werden, von denen der Mittelwert der Grundgesamtheit unter Verwendung der ursprünglichen Einheiten des spezifischen Multimeters sicherlich abweichen wird. Auch hier entsprechen höhere Angebote einer breiteren Verbreitung. Wenn jeder SEM 3 oder weniger beträgt, wissen wir in der Regel, dass die größte Abweichung vom Stichprobenmittelwert, zusätzlich zum Populationsmittelwert, 3 beträgt.
Standardabweichung und häufiger Fehler sind vielleicht die zwei am wenigsten gedachten Statistiken, die üblicherweise in Datentabellen aufgezeichnet werden. Ihre Bedeutung wird im Folgenden erläutert, um ein umfassenderes Verständnis der besten Praktiken für deren Verwendung bei der Analyse von Daten-PCs zu ermöglichen.
Standardabweichung und StandardDer te Ausrutscher sind vielleicht die beiden minimalen verstandenen Statistiken, die regelmäßig in Tabellen offengelegt werden. Der Artikel, den Sie anzeigen, zielt darauf ab, seinen eigenen zu erklären, sodass dies bedeutet, und weitere Informationen dazu bereitzustellen, die beim Analysieren von Zahlen verwendet werden. Beide Zahlen werden normalerweise mit der Show der Variablen, der vollen Liebe, gesendet, und in gewisser Weise spricht jeder Einzelne vom Mittelwert. Zweifellos werden die Leute oft als die “Standardabweichung des Mittelwerts” und / oder von einigen als “Standardfehler im Zusammenhang mit dem Mittelwert” bezeichnet. Sie sind jedoch nicht austauschbar und repräsentieren ganz besondere Konzepte.
Standardunterschied
Der Standard (oft abgekürzt als “Std Dev” mit “SD”) gibt einen Hinweis darauf, wie jede Antwort auf eine Frage wirklich vom Impliziten abweicht oder abweicht. Der SD teilt dem Forscher mit, wie verstreut seine Antworten sind – sind sie in den meisten Fällen um den Mittelwert herum konzentriert bis weit verstreut? Haben die meisten Befragten Ihre Ergänzung im mittleren Bereich eingeschätzt, oder haben einige, die sie enthalten und andere nicht, dies getan?
Angenommen, Sie bitten mich, Ihr Produkt anhand einer Reihe von Merkmalen auf einer 5-Punkte-Skala zu verzinsen. Der Durchschnitt der idealen Gruppe von zehn Befragten (gekennzeichnet mit „A“ sowie „J“ unten) für „das Geld wert“ betrug 3,2 a mit einer Standarddifferenz von 0,4 und einem bestimmten Gadget „Mittelwert für Zuverlässigkeit“ war 3,4 bestehend aus SD 2,1. Auf den ersten Blick (;dieser kann nur bedeuten) scheint es, dass Zuverlässigkeit oben beschrieben wurde, kostet. Eine höhere Routineabweichung für die Zuverlässigkeit kann jedoch oft zeigen (wie in der Einreichung unten gezeigt), dass die Antworten tatsächlich polarisiert waren, wobei die meisten Befragten keine Glaubwürdigkeitsprobleme hatten (das Attribut wurde mit einer unglaublichen 5 markiert), jedoch weniger , wiesen mehr Befragte eine fehlende Zuverlässigkeit auf und vergaben die Note „1“. Der Blick auf den einzigen großartigen Weg erzählt meist nur einen Teil der wichtigsten Geschichte, aber viele fixieren sich allzu oft darauf. Es ist wichtig, die Verteilung von Nebeneinflüssen zu berücksichtigen, und SD ist jetzt eine schillernde und wertvolle Erfahrung.
für Geld:
Zuverlässigkeit:
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Zwei sehr viele Antwortverteilungen auf einer vertrauenswürdigen 5-Punkte-Skala können auch den genauen Mittelwert angeben. Schauen wir uns jedes der folgenden Beispiele an, die Antwortwerte für zwei verschiedene Scores zeigen. In erster Linie aus Gründen (Bewertung “A”), ist Ihre aktuelle Standardabweichung Null, da ALLE Antworten genau Durchschnitte waren. Die Antworten der Jungs wichen nicht viel vom Durchschnitt ab. Bei der Zahl „B“ ist die Standardabweichung viel robuster, obwohl der Gruppenmittelwert (3 ist immer 0) der gleiche wie bei der ersten Ausschlussverteilung ist. Eine weit verbreitete Abweichung von 1,15 bedeutet, dass die eigenen Antworten direkt gemittelt wurden * ausgehend von einem minimalen Einphasenmittelwert.
Eine andere Möglichkeit, die Standardabweichung zu formatieren, besteht darin, diese Verteilung als Kritikhistogramm darzustellen. Eine Verteilung mit einer verringerten SD wird durch eine große hohe schmale Struktur dargestellt, während eine Schlüssel-SD durch die perfekte bessere Form dargestellt werden kann.
SD bedeutet normalerweise eher als “gut plus schlecht” , “besser oder schlechter” – je besser, desto kleiner SD in der Tat nicht wünschenswert. Es wird ausschließlich als beschreibende Ergebnisse verwendet. Beschreibt die Verteilung der Standorte über alle Durchschnittswerte.
* Technischer wichtiger Hinweis: Die Behandlung der Varianzrate, sobald “durchschnittliche Varianz” ist, ist normalerweise eine gute Möglichkeit, die damit verbundenen Aktivitäten konzeptionell zu verstehen. In Wirklichkeit wird dies jedoch nicht als unter mittel berechnet (wenn ja, würden wir “durchschnittliche Abweichung” voneinander wählen). Stattdessen handelt es sich also um eine wirklich “standardisierte”, ziemlich schreckliche Methode, da der Gebrauchswert tatsächlich mit der Summe der Quadrate in Dollar berechnet wird. Jedenfalls ist jede unserer Berechnungen nicht wichtig. Die meisten Excel-Tabellen, Tabellenkalkulationen oder andere Kommunikationsverwaltungsoptionen berechnen für Sie. Es ist definitiv wichtiger, dass Sie die Aktivitäten verstehen, die die Statistiken aussagen.
Standardfehler
Der Standardfehler (“Std Err” “SE”) hat sich als konstanter Mittelwert erwiesen. Kleinbuchstaben-SE-Methoden, bei denen der Konzeptionsmittelwert eine sehr genaue Darstellung des tatsächlichen Mittelwerts ist. Eine größere Stichprobengröße führt in der Regel zu einem kleineren SE (während SD nicht direkt verwandt ist, was der Gruppengröße zugute kommt).
Bei den meisten Explorationen wird praktisch jede Probe aufgrund der Population genommen. Wir können eine Zusammenfassung über die Bevölkerung aus den Hinweisen ziehen, die wir von einer bestimmten Musik erhalten. Wenn eine zweite Probe genommen wird, ist es unwahrscheinlich, dass die Ergebnisse einer Person mit der ersten Probe genau überprüft werden. Wenn der genaue Richtwert für a für unser eigenes Bewertungsmerkmal in Bezug auf die Stichprobe immer noch 3,2 beträgt, könnte dies für eine gleich große Praxis durchaus ein sehr guter Wert in Richtung 3,4 sein. Wenn mein Ehepartner und ich mit unserer Grundgesamtheit eine unendliche Geldsumme (aus Stichproben derselben Größe) extrahiert hätten, könnten wir einige beobachtete Mittelwerte als Verteilung anzeigen. Wir könnten dann den Durchschnitt aller unserer Stichprobenmittelwerte berechnen. Dies bedeutet, dass dies der wahre Durchschnitt der Lautstärke einer Person ist. Derzeit können wir auch die Niveauabweichung der Verteilung berechnen, deren Mittelwert die Stichprobe ist. Die mit dieser Verteilung der Stichprobe verbundene Standardabweichung ist zweifellos der Standardfehler jedes einzelnen Stichprobenmittels. In vielen Worten ist der Standardfehler diese Standardabweichung, die sich aus dem Nennwert für die gesamte Grundgesamtheit ergibt.
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Somit liegen 68 % aller Stichprobenmittelwerte zweifellos innerhalb eines Standardfehlers eines Grundgesamtheitsmittelwerts (und 95 % liegen unter zwei Standardfehlern). Je kleiner der spezifische Standardfehler, desto größer die Disparität und desto höher die Wahrscheinlichkeit, dass die Mehrheit des Mittelwerts jeder Stichprobe zweifellos tatsächlich nahe dem Mittelwert liegt, der am häufigsten mit der Grundgesamtheit assoziiert wird. In diesem Fall ist ein riesiger kleiner Standardfehler gut.
Ein populärer Fehler besteht darin, dass der Mittelwert einer bestimmten Stichprobe dieses Fouls möglicherweise mit dem richtigen Mittelwert der menschlichen Bevölkerung verglichen wird. Wenn der Standardfehler auftritt, d. h. H. Je punktierter Durchschnitt ist, desto wahrscheinlicher ist der Mittelwert jede Verzerrung der realen Grundgesamtheit.
Der kostspielige Standardfehler zeigt, um welche Stichprobenfolge gut über den Mittelwert der gesamten Grundgesamtheit ausgedehnt ist – Ihre Stichprobe ist möglicherweise kein genaues Symbol für Ihre persönliche Grundgesamtheit. Ein geringerer häufiger Fehler ist in der Regel, dass die Stichprobenmittelwerte direkt um den Mittelwert der Grundgesamtheit verteilt sind – unser Hörwert ist repräsentativ für diese Grundgesamtheit.
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