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Nelle statistiche, un errore standard relativo o RSE è uguale all'errore standard di una stima dell'indagine suddivisa per la stima dell'indagine e quindi moltiplicata per 100. Il numero è moltiplicato per 100 può essere espresso in percentuale. L'RSE non rappresenta necessariamente alcuna nuova informazione oltre l'errore standard, ma potrebbe essere un metodo superiore per la presentazione della fiducia statistica.

Valutazione dell'indagine e errore standard

Le analisi e gli errori standard sono parte cruciale della teoria della probabilità e delle statistiche. I statisticisti usano gli errori standard per costruire intervalli di confidenza dai loro dati intervistati. Gli intervalli di fiducia sono importanti per determinare la validità delle prove empiriche e della ricerca.

In termini di laico, l'errore standard di un campione di dati è una misura della probabile differenza tra il campione e l'intera popolazione. Ad esempio, uno studio che coinvolge 10.000 soggetti che fumano sigarette può generare risultati statistici leggermente diversi rispetto a quello che è stato esaminato ogni possibile adulto di fumo.

Gli errori di campionamento più piccoli indicano risultati più affidabili. Il teorema di limite centrale nelle statistiche inferenziali suggerisce che i grandi campioni tendono ad avere distribuzioni quasi normali e errori di campione ridotti.

Deviazione standard e errore standard

La deviazione standard di un set di dati viene utilizzata per esprimere la concentrazione dei risultati dell'indagine. Meno varietà nei dati provoca una deviazione standard inferiore. Una maggiore varietà potrebbe causare una deviazione standard superiore.

L'errore standard è talvolta confuso con la deviazione standard. L'errore standard si riferisce effettivamente alla deviazione standard della media. La deviazione standard si riferisce alla variabilità all'interno di un dato campione, mentre l'errore standard è la variabilità della distribuzione stessa del campionamento.

Errore standard relativo

L'errore standard è un indicatore assoluto tra l'indagine campione e la popolazione totale. L'errore standard relativo indica se l'errore standard è grande rispetto ai risultati; grandi errori standard relativi suggeriscono che i risultati non sono significativi. La formula per l'errore standard relativo è (errore standard / stima standard) x 100.