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En estadística, el error estándar relativo (RSE) es igual al error estándar de la estimación de una encuesta dividido por la estimación de la encuesta y luego multiplicado por 100. El número se multiplica por 100 para que pueda expresarse como un porcentaje. RSE no representa necesariamente información nueva que vaya más allá del error estándar, pero puede ser un mejor método para presentar la confianza estadística.

Error estándar relativo frente a error estándar

Un error estándar mide hasta qué punto es probable que la estimación de una encuesta se desvíe de la población real. Se expresa como un número. En contraste, el error estándar relativo (RSE) es el error estándar expresado como una fracción de la estimación y generalmente se expresa como un porcentaje. Las estimaciones con RSE del 25% o más están sujetas a un alto error de muestreo y deben usarse con precaución.

Estimación de la encuesta y error estándar

Las encuestas y los errores estándar son partes cruciales de la teoría de la probabilidad y la estadística. Los estadísticos utilizan errores estándar para construir intervalos de confianza a partir de los datos encuestados. La fiabilidad de estas estimaciones se puede evaluar en términos de intervalos de confianza. Los intervalos de confianza son importantes para determinar la validez de las pruebas y la investigación empíricas.

El intervalo de confianza es un tipo de estimación de intervalo, calculado a partir de las estadísticas de los datos observados, que puede ser el valor real de un parámetro de población desconocido. Los intervalos de confianza indican el rango en el que es probable que se encuentre el valor de la población. Se construyen utilizando la estimación del valor de la población y su error estándar asociado. Por ejemplo, existe una probabilidad del 95% (es decir, 19 probabilidades en 20) de que el valor de la población esté dentro de dos errores estándar en las estimaciones, por lo que el intervalo de confianza del 95% es igual a la estimación más o menos dos errores estándar.

En términos simples, el error estándar de los datos de la muestra es una medida de la diferencia probable entre la muestra y la población total. Por ejemplo, un estudio de 10,000 cigarrillos de tabaco para adultos podría generar resultados estadísticos ligeramente diferentes a los de una encuesta a todos los adultos potenciales que fuman.

Los errores de muestra más pequeños muestran resultados más confiables. El teorema del límite central en estadísticas impredecibles sugiere que las muestras grandes tienden a tener distribuciones normales y errores muestrales bajos.

Desviación estándar y error estándar

La desviación estándar de un conjunto de datos se utiliza para expresar la concentración de los resultados de la encuesta. Una menor variación en los datos da como resultado una menor desviación de calidad. Es probable que una mayor variación conduzca a una desviación de mayor calidad.

A veces, el error estándar se confunde con la desviación estándar. El error estándar en realidad se refiere a la desviación estándar de la media. La desviación estándar se refiere a la variabilidad dentro de cualquier muestra en particular, y la variabilidad de la distribución muestral en sí es un error estándar.

Error estándar relativo

El error estándar entre la encuesta por muestreo y la población total es una medida completa. El error estándar relativo muestra si el error estándar es grande en relación con los resultados; Los grandes errores estándar relativos sugieren que los resultados no son significativos. La fórmula del error estándar relativo es:

Error estándar relativo=Error estándarEstimar×100dónde:Error estándar=desviación estándar de la muestra mediaEstimar=promedio de la muestra begin {alineado} & text {Error estándar relativo} = frac { text {Error estándar}} { text {Estimación}} times 100 \ & textbf {donde:} \ & text {Estándar Error} = text {ejemplo de desviación estándar de la media} \ & text {Estimación} = text {media de la muestra} \ end {alineado}

Error estándar relativo=EstimarError estándar×100dónde:Error estándar=desviación estándar de la muestra mediaEstimar=promedio de la muestra