मानक त्रुटि क्या है और इसका क्या महत्व है?
सांख्यिकी और डेटा विश्लेषण में मानक त्रुटि का बहुत महत्व है। शब्द "मानक त्रुटि" का उपयोग विभिन्न नमूना आँकड़ों के मानक विचलन को संदर्भित करने के लिए किया जाता है, जैसे माध्य या माध्यिका। उदाहरण के लिए, "माध्य की मानक त्रुटि" जनसंख्या से लिए गए नमूना साधनों के वितरण के मानक विचलन को संदर्भित करता है। मानक त्रुटि जितनी छोटी होगी, समग्र जनसंख्या का नमूना उतना ही अधिक प्रतिनिधि होगा। मानक त्रुटि और मानक विचलन के बीच संबंध ऐसा है कि, किसी दिए गए नमूने के आकार के लिए, मानक त्रुटि नमूना आकार के वर्गमूल से विभाजित मानक विचलन के बराबर होती है। मानक त्रुटि भी नमूना आकार के व्युत्क्रमानुपाती होती है; नमूना आकार जितना बड़ा होगा, मानक त्रुटि उतनी ही छोटी होगी क्योंकि आँकड़ा वास्तविक मान तक पहुँच जाएगा।
डेटा की मानक त्रुटि की गणना कैसे करें?
डेटा की मानक त्रुटि के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया डेटा का मानक विचलन (σ(Error)), डेटा का मानक विचलन यह मापता है कि डेटासेट में मान कितने भिन्न हैं। यह माध्य के आसपास डेटा बिंदुओं के फैलाव की मात्रा निर्धारित करता है। के रूप में & मानक त्रुटि में नमूना आकार (N(Error)), मानक त्रुटि में नमूना आकार एक विशिष्ट नमूने में शामिल व्यक्तियों या वस्तुओं की कुल संख्या है। यह सांख्यिकीय विश्लेषणों की विश्वसनीयता और सटीकता को प्रभावित करता है। के रूप में डालें। कृपया डेटा की मानक त्रुटि गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।
डेटा की मानक त्रुटि गणना
डेटा की मानक त्रुटि कैलकुलेटर, डेटा की मानक त्रुटि की गणना करने के लिए Standard Error of Data = डेटा का मानक विचलन/sqrt(मानक त्रुटि में नमूना आकार) का उपयोग करता है। डेटा की मानक त्रुटि SEData को डेटा फॉर्मूला की मानक त्रुटि को नमूना आकार के वर्गमूल द्वारा विभाजित जनसंख्या के मानक विचलन के रूप में परिभाषित किया गया है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ डेटा की मानक त्रुटि गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 6.454972 = 25/sqrt(100). आप और अधिक डेटा की मानक त्रुटि उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -