L'errore standard relativo di un insieme di dati è strettamente legato all'errore standard e può essere calcolata dalla sua deviazione standard. La deviazione standard è una misura di quanto fitto dati è intorno alla media. Errore standard normalizza questa misura in termini di numero di campioni, e l'errore standard relativa esprime questo risultato come una percentuale della media.

istruzione

1 Calcolare la media del campione dividendo la somma dei valori campione per il numero di campioni. Ad esempio, se dai dati consiste di tre valori - 8, 4 e 3 - allora la somma è 15 e la media è 15/3 o 5.

2 Calcolare le deviazioni dalla media di ciascuno dei campioni e la piazza dei risultati. Per l'esempio, abbiamo:

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

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

(3-5) ^ 2 = (-2) ^ 2 = 4

3 Sommare le piazze e dividere per uno in meno del numero di campioni. Nell'esempio, abbiamo:

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

= (14) / 2

= 7

Questa è la varianza dei dati.

4 Calcola la radice quadrata della varianza per trovare la deviazione standard del campione. Nell'esempio, abbiamo deviazione standard = sqrt (7) = 2,65.

5 Dividere la deviazione standard per la radice quadrata del numero di campioni. Nell'esempio, abbiamo:

2.65 / sqrt (3)

= 2.65 / 1.73

= 1.53

Questo è l'errore standard del campione.

6 Calcola l'errore standard relativo dividendo l'errore standard della media e esprimere questa come percentuale. Nell'esempio, abbiamo deviazione relativa standard = 100 * (1.53 / 3), che viene a 51 per cento. Pertanto, la deviazione relativa standard per il nostro esempio dei dati è il 51 per cento.