Error estándar de proporción Solución

PASO 0: Resumen del cálculo previo
Fórmula utilizada
Error estándar de proporción = sqrt((Proporción de muestra*(1-Proporción de muestra))/Tamaño de muestra en error estándar)
SEP = sqrt((p*(1-p))/N(Error))
Esta fórmula usa 1 Funciones, 3 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 proporción - El error estándar de proporción es la desviación estándar de la proporción muestral. Estima la variabilidad en proporciones que podría esperarse si el estudio se repitiera varias veces.
Proporción de muestra - La proporción de muestra es la relación entre el número de éxitos en una muestra y el tamaño total de la muestra. Proporciona una estimación de la proporción de éxitos en la población de la que se extrae la muestra.
Tamaño de muestra en error estándar - El tamaño de la muestra en error estándar es el número total de individuos o elementos incluidos en una muestra específica. Influye en la fiabilidad y precisión de los análisis estadísticos.
PASO 1: Convierta la (s) entrada (s) a la unidad base
Proporción de muestra: 0.5 --> No se requiere conversión
Tamaño de muestra en error estándar: 100 --> No se requiere conversión
PASO 2: Evaluar la fórmula
Sustituir valores de entrada en una fórmula
SEP = sqrt((p*(1-p))/N(Error)) --> sqrt((0.5*(1-0.5))/100)
Evaluar ... ...
SEP = 0.05
PASO 3: Convierta el resultado a la unidad de salida
0.05 --> No se requiere conversión
RESPUESTA FINAL
0.05 <-- Error estándar de proporción
(Cálculo completado en 00.004 segundos)

Créditos

Creator Image
Creado por Nishan Poojary
Instituto de Tecnología y Gestión Shri Madhwa Vadiraja (SMVITM), Udupi
¡Nishan Poojary ha creado esta calculadora y 500+ más calculadoras!
Verifier Image
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 proporción Fórmula

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

¿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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