문제 해석에 도움이 되는 표준 오류 수정 조치

일반적인 편차를 보는 ​​또 다른 방법은 이 게시를 피드백 히스토그램으로 표시하는 것입니다. SD가 낮은 신디케이션은 때때로 높은 좁은 구성으로 표현되는 반면 큰 SD는 더 나은 형태로 계속 표현될 수 있습니다.

SD는 일반적으로 “좋은 것이 나쁜 것으로 발견됨”을 의미하지 않으며, “더 좋거나 더 나쁘다” – 매우 더 좋을수록 SD가 적습니다. 실제로는 바람직하지 않습니다. 기술 통계로 완전히 사용됩니다. 모든 평균에 걸쳐 사이트의 적용을 설명합니다.

( 공백 ) 기술적 면책 조항: 차이 관세를 “평균 차이”로 취급하는 것은 실제로 일반적으로 이것이 의미하는 바를 개념적으로 이해할 수 있는 좋은 방법입니다. 그러나 실제로는 평균 미만으로 계산되지 않습니다(그렇다면 모든 개인의 “평균 편차”라고 함). 대신, 각 사용 가치가 달러 단위의 제곱합을 사용하여 계산되기 때문에 놀랍도록 “표준화”되고 다소 복잡한 방법입니다. 어쨌든 계산은 중요하지 않을 수 있습니다. 대부분의 스프레드시트, 스프레드시트 또는 거의 모든 기타 커뮤니케이션 관리 도구는 사용자를 위해 계산합니다. 통계가 표현하는 바를 이해할 수 있는지가 더 중요합니다.

표준 오차
표준 슬립(“Std Err” “SE”)은 지속적인 권장 사항을 나타냅니다. 소문자 SE는 개념 be가 실제 모집단 평균과 관련하여 더 정확한 표현임을 나타냅니다. 샘플 크기가 무거울수록 일반적으로 SE가 실제로 작아집니다(SD가 클래스 크기와 직접적으로 관련되지는 않음).

대부분의 연구에서 거의 모든 모델은 모집단에서 가져옵니다. 우리는 특정 음악에서 멀리 떨어진 결과에서 인구에 대한 결론을 도출할 수 있습니다. 두 번째 테스트를 수행하면 결과가 첫 번째 샘플과 정확하게 비교할 가능성이 낮아집니다. 평가 속성에 대한 권장 값이 여전히 샘플에 대해 3.2인 경우, 이 모든 것이 유용하고 동등하게 큰 샘플에 대해 3.4라는 절대적으로 좋은 값일 수 있습니다. 내 아내와 내가 모집단에서 강력한 무한 합(주로 동일한 크기의 표본)을 추출하면 관찰된 모든 평균을 분포 형태로 표시할 수 있습니다. 그런 다음 모든 표본 평균의 평균을 알아낼 수 있습니다. 이는 볼륨에 연결된 실제 평균이 됨을 의미합니다. 현재, 우리는 또한 표본 평균의 분포라고 하는 i의 표준 편차를 계산할 수 있습니다. 표본 평균의 이러한 전달과 관련된 표준 편차는 의심할 여지 없이 종종 각 개별 실행 평균의 표준 오차입니다. 즉, 루틴 오류는 완성된 모집단에 대한 평균에서 표준 편차가 주어졌습니다.

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