L'errore standard relativo di un insieme di dati è strettamente correlata l'errore standard e può essere calcolata dalla sua deviazione standard . La deviazione standard è una misura di quanto fitto il dato è intorno alla media . Errore standard normalizza tale misura in termini di numero di campioni , e relativo errore standard esprime questo risultato come una percentuale della media . Cose che ti serviranno
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Calcola la media del campione dividendo la somma dei valori di esempio per il numero di campioni . Per esempio, se i nostri dati si compone di tre valori - 8 , 4 e 3 - allora la somma è 15 e la media è di 15 /3 o 5
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Calcola le deviazioni dalla media. di ciascuno dei campioni e dei quadrati dei risultati . Per esempio , abbiamo:

( 8-5 ) ^ 2 = ( 3) ^ 2 = 9

( 4-5 ) ^ 2 = ( -1 ) ^ 2 = 1

( 3-5 ) ^ 2 = ( -2 ) ^ 2 = 4
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Somma dei quadrati e dividere per uno in meno del numero di campioni . In questo esempio , abbiamo:

( 9 + 1 + 4) /( 3 - 1 ) per

= ( 14 ) /2 = 7

< p > Questa è la varianza dei dati .
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Calcola la radice quadrata della varianza trovare la deviazione standard del campione . In questo esempio , abbiamo deviazione standard = sqrt ( 7) = 2,65 .
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Dividete la deviazione standard per la radice quadrata del numero di campioni . In questo esempio , abbiamo:

2.65/sqrt ( 3 ) per

= 2.65/1.73

= 1.53

Questo è l'errore standard della campione .
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Calcola l' errore standard relativo dividendo l' errore standard per la media e che esprime questo in percentuale . In questo esempio , abbiamo relativo errore standard = 100 * ( 1.53 /3) , che arriva al 51 per cento . Pertanto , la deviazione relativa standard per i nostri dati di esempio è del 51 per cento .