Error estándar

¿Qué es el error estándar?

El error estándar (SE) de una estadística es una desviación estándar de una población de muestra estadística. El error estándar es un término estadístico que mide la precisión que muestra una muestra de población mediante el uso de la desviación estándar. En estadística, el promedio de una muestra se desvía de la media real de la población; esta desviación es el error estándar de la media.

Comprensión del error estándar

El término «error estándar» se utiliza para hacer referencia a la desviación estándar de varias estadísticas de muestra, como la media o la mediana. Por ejemplo, el «error medio estándar» se refiere a la desviación estándar de la distribución de los medios de muestra tomados de una población. Cuanto menor sea el error estándar, más representativa será la muestra de la población total.

La relación entre el error estándar y la desviación estándar es tal que el error estándar es igual a la desviación estándar dividida por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra, para un tamaño de muestra dado. El error estándar es inversamente proporcional al tamaño de la muestra; cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, menor será el error estándar porque la estadística se moverá hacia el valor real.

El error estándar se considera parte de estadísticas impredecibles. Representa la desviación estándar de los medios dentro de un conjunto de datos. Esta es una medida de variables aleatorias, que proporciona medidas para la propagación. Cuanto menor sea la propagación, más preciso será el conjunto de datos.

Requisitos de error estándar

Cuando se muestrea la población, generalmente se calcula la media o el promedio. El error estándar puede ser la varianza entre la media calculada de la población y una que se considera conocida o que se supone precisa. Esto ayuda a compensar las imprecisiones incidentales asociadas con la recolección de muestras.

En los casos en que se recolectan varias muestras, la media de cada muestra puede variar ligeramente de las otras muestras, creando una dispersión entre las variables. Esta dispersión a menudo se mide como el error estándar, teniendo en cuenta las diferencias entre los recursos en todo el conjunto de datos.

Cuantos más puntos de datos estén involucrados en los cálculos promedio, menor será el error estándar. Cuando el error estándar es pequeño, se dice que los datos son más representativos de la media real. En los casos en que el error estándar es grande, puede haber algunas irregularidades significativas en los datos.

La desviación estándar es una indicación de la dispersión de cada uno de los puntos de datos. La desviación estándar se utiliza para determinar la validez de los datos en función del número de puntos de datos que se muestran en cada nivel de la desviación estándar. Los errores estándar más grandes sirven como un medio para determinar la precisión de la muestra o la precisión de múltiples muestras mediante el análisis de la desviación dentro de los recursos.