içindekiler
- Ortalama, Medyan, Örnek ve Nüfus
- Sapmaların Önemi
Numunenin standart sapmasını hesaplamak için, kullandığınız her bir örnek veri kümesinden daha kapsamlı bilgilere ihtiyacınız olacaktır. Bunların hepsi daha büyük nüfus büyüklüğünden alınmalıdır. Tüm örneklerin aynı büyüklükte olması durumunda standart sapma ve standart hata hesaplamalarınız çok daha doğru olacaktır.
Gördüğünüz gibi, numunenin standart sapmasını bulmak için birkaç tane daha gerekli değişken vardır. Bunları zaten tanımlamış değilseniz, bunların her biri daha fazla hesaplama gerektirecektir. Hepsi aşağıda tanımlanmıştır:
- s : Numunenin standart sapması
- x1-xn : Örneklemenin standart sapmasını belirlemek için hesapladığınız ayrı örnek veri kümeleri
- x̄ : Örnek veri kümesinden alınan ortalama değer
- N : Popülasyondan alınan örnek veri kümesinin boyutu
Bu formülleri kullanarak, standart hata veya örnek boyutu, nüfus ile ilgili olarak başarılı bir şekilde belirlemek mümkün olacak. Birkaç farklı örnekle temsil etmek istedikleri nüfus arasında bir eşitsizlik olduğunda, istatistiksel bilimlerde ve genel araştırmalarda oldukça standart bir alıştırmadır. Elbette süreci kesinlikle mümkün olduğu kadar açık bir şekilde açıkladık. Formüllerin daha karmaşık hale gelebileceği birkaç farklı durum vardır. Örneğin, standart sapmada parametrelerin belirlenmesi, birçok farklı örnekle çalışırken inanılmaz derecede farklı olabilir; Çalıştığınız daha fazla örnek, formülü ne kadar karmaşık olacak.
Bununla birlikte, yukarıdaki formül, boyut veya karmaşıklık ne olursa olsun, çeşitli farklı örneklerin girilmesine izin verir. Konu hakkında daha fazla okumak isterseniz, bu bölümün en üstünde verdiğimiz bağlantılara bakın.
Bu tür formüllerin ve hesaplamaların sadece karmaşık istatistiksel bilgiye bağlı olanlar için yararlı olduğunu söyleyebiliriz, ancak bu tür verilerin ne kadar esnek olabileceğine şaşıracaksınız. Yükselen ve batmakta olan eğilimleri ölçmek isteyen araştırmacı bilim adamları ve hatta gazeteciler standart hata ve standart sapmayı kullanabilirler. Popülasyonlar ve bunlardan türetilen örnekler hakkında ilginç şeyler ortaya çıkarabilir; Böylece, mesleğiniz düzenli olarak örneklerle ve popülasyonlarla çalışıyorsa, bu formülleri el altında tutmak son derece yardımcı olabilir.
.u4e8f3cf5d4d1e90a1c247f52f442da96 { padding:0px; margin: 0; padding-top:1em!important; padding-bottom:1em!important; width:100%; display: block; font-weight:bold; background-color:#eaeaea; border:0!important; border-left:4px solid #34495E!important; text-decoration:none; } .u4e8f3cf5d4d1e90a1c247f52f442da96:active, .u4e8f3cf5d4d1e90a1c247f52f442da96:hover { opacity: 1; transition: opacity 250ms; webkit-transition: opacity 250ms; text-decoration:none; } .u4e8f3cf5d4d1e90a1c247f52f442da96 { transition: background-color 250ms; webkit-transition: background-color 250ms; opacity: 1; transition: opacity 250ms; webkit-transition: opacity 250ms; } .u4e8f3cf5d4d1e90a1c247f52f442da96 .ctaText { font-weight:bold; color:inherit; text-decoration:none; font-size: 16px; } .u4e8f3cf5d4d1e90a1c247f52f442da96 .postTitle { color:#000000; text-decoration: underline!important; font-size: 16px; } .u4e8f3cf5d4d1e90a1c247f52f442da96:hover .postTitle { text-decoration: underline!important; }ALSO READ: Fundamental Attribution Error: Definition And Examples
Yukarıdaki adımları kullanarak, çalışmanızın belirli örneklerinin standart hatasını nasıl hesaplayacağınızı anlayabilirsiniz. Sadece bu değil, eski formül için gereken standart sapmayı hesaplayabileceksiniz. Bunlardan herhangi biriyle ilgili sorularınız varsa, bu makalenin yorumlar bölümünde bizi takip etmekten çekinmeyin! Aksi halde, daha fazla okuma için sağladığımız doğrulanmış bağlantılardan bazılarını tıklamayı düşünün.