Calculadora Error estándar de diferencia de medias

✖La desviación estándar de la muestra X es la medida de cuánto varían los valores en la muestra X. Cuantifica la dispersión de puntos de datos en la Muestra X alrededor de la media de la Muestra X.ⓘ Desviación estándar de la muestra X [σ_X]			+10% -10%
✖El tamaño de la muestra X en el error estándar es el número de individuos o elementos de la muestra X.ⓘ Tamaño de la muestra X en error estándar [N_X(Error)]			+10% -10%
✖La desviación estándar de la muestra Y es la medida de cuánto varían los valores en la muestra Y. Cuantifica la dispersión de puntos de datos en la Muestra Y alrededor de la media de la Muestra Y.ⓘ Desviación estándar de la muestra Y [σ_Y]			+10% -10%
✖El tamaño de la muestra Y en el error estándar es el número de individuos o elementos de la muestra Y.ⓘ Tamaño de la muestra Y en error estándar [N_Y(Error)]			+10% -10%

✖El error estándar de diferencia de medias es la desviación estándar de la diferencia entre medias muestrales en dos muestras independientes.ⓘ Error estándar de diferencia de medias [SE_μ1-μ2]

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Fórmula

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Error estándar de diferencia de medias

Fórmula

`"SE"_{"μ1-μ2"} = sqrt((("σ"_{"X"}^2)/"N"_{"X(Error)"})+(("σ"_{"Y"}^2)/"N"_{"Y(Error)"}))`

Ejemplo

`"1.549193"=sqrt(((("4")^2)/"20")+((("8")^2)/"40"))`

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Error estándar de diferencia de medias Solución

PASO 0: Resumen del cálculo previo

Fórmula utilizada

Error estándar de diferencia de medias = sqrt(((Desviación estándar de la muestra X^2)/Tamaño de la muestra X en error estándar)+((Desviación estándar de la muestra Y^2)/Tamaño de la muestra Y en error estándar))
SE_μ1-μ2 = sqrt(((σ_X^2)/N_X(Error))+((σ_Y^2)/N_Y(Error)))
Esta fórmula usa 1 Funciones, 5 Variables

Funciones utilizadas

sqrt - Una función de raíz cuadrada es una función que toma un número no negativo como entrada y devuelve la raíz cuadrada del número de entrada dado., sqrt(Number)

Variables utilizadas

Error estándar de diferencia de medias - El error estándar de diferencia de medias es la desviación estándar de la diferencia entre medias muestrales en dos muestras independientes.
Desviación estándar de la muestra X - La desviación estándar de la muestra X es la medida de cuánto varían los valores en la muestra X. Cuantifica la dispersión de puntos de datos en la Muestra X alrededor de la media de la Muestra X.
Tamaño de la muestra X en error estándar - El tamaño de la muestra X en el error estándar es el número de individuos o elementos de la muestra X.
Desviación estándar de la muestra Y - La desviación estándar de la muestra Y es la medida de cuánto varían los valores en la muestra Y. Cuantifica la dispersión de puntos de datos en la Muestra Y alrededor de la media de la Muestra Y.
Tamaño de la muestra Y en error estándar - El tamaño de la muestra Y en el error estándar es el número de individuos o elementos de la muestra Y.

PASO 1: Convierta la (s) entrada (s) a la unidad base

Desviación estándar de la muestra X: 4 --> No se requiere conversión
Tamaño de la muestra X en error estándar: 20 --> No se requiere conversión
Desviación estándar de la muestra Y: 8 --> No se requiere conversión
Tamaño de la muestra Y en error estándar: 40 --> No se requiere conversión

PASO 2: Evaluar la fórmula

Sustituir valores de entrada en una fórmula

SE_μ1-μ2 = sqrt(((σ_X^2)/N_X(Error))+((σ_Y^2)/N_Y(Error))) --> sqrt(((4^2)/20)+((8^2)/40))

Evaluar ... ...

SE_μ1-μ2 = 1.54919333848297

PASO 3: Convierta el resultado a la unidad de salida

1.54919333848297 --> No se requiere conversión

RESPUESTA FINAL

1.54919333848297 ≈ 1.549193 <-- Error estándar de diferencia de medias

(Cálculo completado en 00.004 segundos)

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Créditos

Creado por Nishan Poojary

Instituto de Tecnología y Gestión Shri Madhwa Vadiraja (SMVITM), Udupi

¡Nishan Poojary ha creado esta calculadora y 500+ más calculadoras!

Verificada por Mona Gladys

Colegio de San José (SJC), Bangalore

¡Mona Gladys ha verificado esta calculadora y 1800+ más calculadoras!

< 7 Errores Calculadoras

Error estándar de diferencia de medias

Vamos Error estándar de diferencia de medias = sqrt(((Desviación estándar de la muestra X^2)/Tamaño de la muestra X en error estándar)+((Desviación estándar de la muestra Y^2)/Tamaño de la muestra Y en error estándar))

Error estándar de los datos dados Media

Vamos Error estándar de datos = sqrt((Suma de cuadrados de valores individuales/(Tamaño de muestra en error estándar^2))-((Media de datos^2)/Tamaño de muestra en error estándar))

Error estándar de proporción

Vamos Error estándar de proporción = sqrt((Proporción de muestra*(1-Proporción de muestra))/Tamaño de muestra en error estándar)

Error estándar residual de datos dados grados de libertad

Vamos Error estándar residual de datos = sqrt(Suma residual de cuadrados en error estándar/Grados de libertad en el error estándar)

Error estándar residual de datos

Vamos Error estándar residual de datos = sqrt(Suma residual de cuadrados en error estándar/(Tamaño de muestra en error estándar-1))

Error estándar de los datos dada la varianza

Vamos Error estándar de datos = sqrt(Varianza de datos en error estándar/Tamaño de muestra en error estándar)

Error estándar de datos

Vamos Error estándar de datos = Desviación estándar de datos/sqrt(Tamaño de muestra en error estándar)

Error estándar de diferencia de medias Fórmula

¿Qué es el error estándar y su importancia?

En Estadística y análisis de datos el error estándar tiene gran importancia. El término "error estándar" se usa para referirse a la desviación estándar de varias estadísticas de muestra, como la media o la mediana. Por ejemplo, el "error estándar de la media" se refiere a la desviación estándar de la distribución de las medias muestrales tomadas de una población. Cuanto menor sea el error estándar, más representativa será la muestra de la población general. La relación entre el error estándar y la desviación estándar es tal que, para un tamaño de muestra dado, el error estándar es igual a la desviación estándar dividida por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra. El error estándar también es inversamente proporcional al tamaño de la muestra; cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, menor será el error estándar porque la estadística se acercará al valor real.

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