Standard Error là gì?

11

Lỗi tiêu chuẩn là gì?

Sai số chuẩn (SE) của thống kê là độ lệch chuẩn gần đúng của tổng thể mẫu thống kê. Sai số chuẩn là một thuật ngữ thống kê đo lường độ chính xác mà phân phối mẫu đại diện cho một tập hợp bằng cách sử dụng độ lệch chuẩn. Trong thống kê, giá trị trung bình của một mẫu sai lệch so với giá trị trung bình thực tế của một tổng thể; độ lệch này là sai số chuẩn của giá trị trung bình.

1:17

Lỗi tiêu chuẩn

Tóm tắt ý kiến chính

  • Sai số chuẩn là độ lệch chuẩn gần đúng của tổng thể mẫu thống kê.
  • Sai số chuẩn có thể bao gồm sự thay đổi giữa giá trị trung bình được tính toán của tổng thể và một sai số được coi là đã biết hoặc được chấp nhận là chính xác.
  • Càng nhiều điểm dữ liệu tham gia vào các phép tính giá trị trung bình, thì sai số chuẩn càng có xu hướng nhỏ.

Hiểu lỗi chuẩn

Thuật ngữ “sai số chuẩn” được sử dụng để chỉ độ lệch chuẩn của các thống kê mẫu khác nhau, chẳng hạn như giá trị trung bình hoặc giá trị trung vị. Ví dụ, “sai số chuẩn của giá trị trung bình” đề cập đến độ lệch chuẩn của phân phối các phương tiện mẫu được lấy từ một tập hợp. 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, sai số chuẩn bằng độ lệch chuẩn chia cho căn bậc hai của cỡ mẫu. Sai số chuẩn cũng tỷ lệ nghịch với cỡ mẫu; kích thước mẫu càng lớn thì sai số chuẩn càng nhỏ vì số liệu thống kê sẽ tiệm cận giá trị thực.

Sai số tiêu chuẩn được coi là một phần của thống kê suy luận. Nó đại diện cho độ lệch chuẩn của giá trị trung bình trong một tập dữ liệu. Điều này đóng vai trò là thước đo sự thay đổi của các biến ngẫu nhiên, cung cấp một phép đo cho sự chênh lệch. Mức chênh lệch càng nhỏ, tập dữ liệu càng chính xác.

Sai số chuẩn và độ lệch chuẩn là các thước đo về độ biến thiên, trong khi các thước đo xu hướng trung tâm bao gồm giá trị trung bình, giá trị trung vị, v.v.

Yêu cầu đối với lỗi chuẩn

Khi một dân số được lấy mẫu, giá trị trung bình hoặc trung bình thường được tính toán. Sai số chuẩn có thể bao gồm sự thay đổi giữa giá trị trung bình được tính toán của tổng thể và một sai số được coi là đã biết hoặc được chấp nhận là chính xác. Điều này giúp bù đắp cho mọi sai sót ngẫu nhiên liên quan đến việc thu thập mẫu.

Trong trường hợp thu thập nhiều mẫu, giá trị trung bình của mỗi mẫu có thể thay đổi một chút so với những mẫu khác, tạo ra sự chênh lệch giữa các biến. Sự chênh lệch này thường được đo lường dưới dạng sai số chuẩn, tính đến sự khác biệt giữa các phương tiện trên các tập dữ liệu.

Càng nhiều điểm dữ liệu tham gia vào các phép tính giá trị trung bình, thì sai số tiêu chuẩn có xu hướng càng nhỏ. Khi sai số tiêu chuẩn nhỏ, dữ liệu được cho là đại diện hơn cho giá trị trung bình thực. Trong trường hợp sai số tiêu chuẩn lớn, dữ liệu có thể có một số bất thường đáng chú ý.

Độ lệch chuẩn là sự thể hiện mức độ lan truyền của từng điểm dữ liệu. Độ lệch chuẩn được sử dụng để giúp xác định tính hợp lệ của dữ liệu dựa trên số điểm dữ liệu được hiển thị ở mỗi mức độ lệch chuẩn. Sai số tiêu chuẩn hoạt động nhiều hơn như một cách để xác định độ chính xác của mẫu hoặc độ chính xác của nhiều mẫu bằng cách phân tích độ lệch trong phương tiện.

Nguồn tham khảo: investmentopedia