Ve statistice je relativní standardní chyba (RSE) rovna standardní chybě odhadu průzkumu vyděleného odhadem průzkumu a poté vynásobena 100. Číslo je vynásobeno 100, takže může být vyjádřeno jako procento. RSE nemusí nutně představovat žádné nové informace nad rámec standardní chyby, ale může to být vynikající metoda prezentace statistické spolehlivosti.
Relativní standardní chyba vs. standardní chyba
Standardní chyba měří, do jaké míry se odhadovaný odhad bude lišit od skutečné populace. Vyjadřuje se jako číslo. Naopak relativní standardní chyba (RSE) je standardní chyba vyjádřená jako zlomek odhadu a obvykle se zobrazuje v procentech. Odhady s hodnotou RSE 25% nebo vyšší podléhají velké chybě při vzorkování a měly by se používat opatrně.
Odhad průzkumu a standardní chyba
Průzkumy a standardní chyby jsou rozhodujícími částmi teorie pravděpodobnosti a statistik. Statistici používají standardní chyby k sestavení intervalů spolehlivosti ze svých sledovaných dat. Spolehlivost těchto odhadů lze také posoudit z hlediska intervalu spolehlivosti. Intervaly spolehlivosti jsou důležité pro stanovení platnosti empirických testů a výzkumu.
Interval spolehlivosti je typ odhadu intervalu vypočtený ze statistik pozorovaných dat, který může obsahovat skutečnou hodnotu neznámého parametru populace. Intervaly spolehlivosti představují rozsah, ve kterém bude pravděpodobně ležet hodnota populace. Jsou konstruovány pomocí odhadu hodnoty populace a přidružené standardní chyby. Například existuje přibližně 95% šance (tj. 19 šancí ve 20), že hodnota populace leží v rámci dvou standardních chyb odhadů, takže 95% interval spolehlivosti se rovná odhadu plus nebo mínus dvě standardní chyby.
Laicky řečeno, standardní chyba vzorku dat je měření pravděpodobného rozdílu mezi vzorkem a celou populací. Například studie zahrnující 10 000 dospělých kuřáků může vést k mírně odlišným statistickým výsledkům, než kdyby byl zkoumán každý možný dospělý kuřák cigaret.
Menší chyby vzorků svědčí o spolehlivějších výsledcích. Centrální limitní věta v inferenciálních statistikách naznačuje, že velké vzorky mají tendenci mít přibližně normální rozdělení a nízké chyby vzorků.
Standardní odchylka a standardní chyba
Standardní odchylka sady dat se používá k vyjádření koncentrace výsledků průzkumu. Menší rozmanitost údajů vede k nižší standardní odchylce. Pravděpodobnost větší rozmanitosti povede k vyšší standardní odchylce.
Standardní chyba je někdy zaměňována se standardní odchylkou. Standardní chyba se ve skutečnosti týká standardní odchylky průměru. Standardní odchylka označuje variabilitu uvnitř daného vzorku, zatímco standardní chyba je variabilita samotné distribuce vzorků.
Relativní standardní chyba
Standardní chyba je absolutní míra mezi výběrovým šetřením a celkovou populací. Relativní standardní chyba ukazuje, zda je standardní chyba vzhledem k výsledkům velká; velké relativní standardní chyby naznačují, že výsledky nejsou významné. Vzorec pro relativní standardní chybu je:
Cvičení Relativní standardní chyba = odhadovaná standardní chyba × 100: standardní chyba = standardní odchylka průměrného vzorkuEstimate = průměr vzorku
