ข้อผิดพลาดมาตรฐาน ("Std Err" หรือ "SE") เป็นตัวบ่งชี้ความน่าเชื่อถือของ ค่าเฉลี่ย SE ขนาดเล็กเป็นตัวบ่งชี้ว่า ค่าเฉลี่ย ตัวอย่างเป็นการสะท้อนที่ถูกต้องมากขึ้นของ ค่าเฉลี่ย ประชากรจริง ขนาดตัวอย่างที่ใหญ่ขึ้นโดยปกติจะทำให้ SE มีขนาดเล็กลง (ในขณะที่ SD จะไม่ได้รับผลกระทบโดยตรงจากขนาดตัวอย่าง)

ในทำนองเดียวกัน คุณจะค้นหาข้อผิดพลาดมาตรฐานของความแตกต่างเฉลี่ยได้อย่างไร การคำนวณข้อผิดพลาดมาตรฐานของค่าเฉลี่ย

1. ขั้นแรก หาค่ากำลังสองของผลต่างระหว่างจุดข้อมูลแต่ละจุดกับค่าเฉลี่ยตัวอย่าง หาผลรวมของค่าเหล่านั้น
2. จากนั้นหารผลรวมนั้นด้วยขนาดกลุ่มตัวอย่างลบหนึ่ง ซึ่งเป็นค่าความแปรปรวน
3. สุดท้าย หารากที่สองของความแปรปรวนเพื่อให้ได้ SD

นอกจากนี้ คุณจะตีความข้อผิดพลาดมาตรฐานของการวัดอย่างไร

ข้อผิดพลาดมาตรฐานในการวัดนั้นเกี่ยวข้องโดยตรงกับความน่าเชื่อถือของการทดสอบ: ยิ่ง SEm มีขนาดใหญ่เท่าใด ความน่าเชื่อถือของการทดสอบก็จะยิ่งต่ำลงเท่านั้น

1. หากความเชื่อถือได้ของการทดสอบ = 0 SEM จะเท่ากับค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของคะแนนการทดสอบที่สังเกตได้
2. หากความเชื่อถือได้ของการทดสอบ = 1.00 SEM จะเป็นศูนย์

ค่าเฉลี่ยผิดพลาดคืออะไร?

ค่า คลาดเคลื่อน มาตรฐาน ของค่ากลาง หรือเรียกอีกอย่างว่าค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของ ค่าเฉลี่ย เป็นวิธีที่ใช้ในการประมาณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการแจกแจงตัวอย่าง เพื่อทำความเข้าใจสิ่งนี้ ก่อนอื่นเราต้องเข้าใจว่าทำไมต้องมีการแจกแจงตัวอย่าง