V statistiki je relativna standardna napaka (RSE) enaka standardni napaki ocene ankete, deljeno z oceno ankete in nato pomnoženo s 100. Število se pomnoži s 100, tako da se lahko izrazi v odstotkih. RSE ne predstavlja nujno novih informacij, ki presegajo standardno napako, vendar je morda boljši način predstavitve statistične zaupnosti.
Relativna standardna napaka v primerjavi s standardno napako
Standardna napaka meri, koliko ocena ankete verjetno odstopa od dejanske populacije. Izražena je kot številka. Nasprotno pa je relativna standardna napaka (RSE) standardna napaka, izražena kot del ocene in ponavadi prikazana kot odstotek. Ocene z vrednostjo RSE 25% ali več so podvržene veliko napaki vzorčenja, zato jih je treba uporabljati previdno.
Anketa ocena in standardna napaka
Ankete in standardne napake so ključni del verjetnostne teorije in statistike. Statistični podatki uporabljajo standardne napake za izdelavo intervalov zaupanja iz raziskovanih podatkov. Zanesljivost teh ocen je mogoče oceniti tudi glede na interval zaupanja. Intervali zaupanja so pomembni za določitev veljavnosti empiričnih testov in raziskav.
Interval zaupanja je vrsta ocene intervala, izračunane iz statistike opazovanih podatkov, ki lahko vsebuje resnično vrednost neznanega parametra populacije. Intervali zaupanja predstavljajo območje, v katerem bo verjetno ležala vrednost prebivalstva. Izdelane so na podlagi ocene vrednosti populacije in z njo povezane standardne napake. Na primer, obstaja približno 95-odstotna možnost (tj. 19 možnosti pri 20), da se vrednost populacije nahaja v dveh standardnih napakah ocene, tako da je 95-odstotni interval zaupanja enak oceni plus ali minus dve standardni napaki.
Poročeno je, da je standardna napaka vzorca podatkov meritev verjetne razlike med vzorcem in celotno populacijo. Na primer, študija, ki je vključevala 10.000 odraslih, ki kadijo cigarete, lahko ustvari nekoliko drugačne statistične rezultate, kot če bi bili raziskani vsi možni odrasli kadilci cigaret.
Manjše napake na vzorcu kažejo na bolj zanesljive rezultate. Osrednji mejni teorem v inferencialni statistiki kaže, da imajo veliki vzorci približno normalne porazdelitve in nizke napake na vzorcu.
Standardno odstopanje in standardna napaka
Za izražanje koncentracije rezultatov ankete se uporablja standardni odklon nabora podatkov. Manj raznolikosti podatkov povzroči nižji standardni odklon. Več raznolikosti bo verjetno povzročilo višji standardni odklon.
Standardno napako včasih zamenjamo s standardnim odklonom. Standardna napaka se dejansko nanaša na standardni odklon srednje. Standardni odklon se nanaša na spremenljivost znotraj katerega koli vzorca, medtem ko je standardna napaka spremenljivost same porazdelitve vzorčenja.
Relativna standardna napaka
Standardna napaka je absolutno merilo med vzorčno raziskavo in celotno populacijo. Relativna standardna napaka kaže, če je standardna napaka velika glede na rezultate; velike relativno standardne napake kažejo, da rezultati niso pomembni. Formula za relativno standardno napako je:
Сігналы абмеркавання Relativna standardna napaka = EstimateStandard Error × 100 drugje: Standardna napaka = standardni odklon povprečnega vzorcaEstimate = srednja vrednost vzorca
