In der Statistik entspricht ein relativer Standardfehler (RSE) dem Standardfehler einer Umfrageschätzung, der durch die Umfrageschätzung dividiert und dann mit 100 multipliziert wird. Die Zahl wird mit 100 multipliziert, sodass sie als Prozentsatz ausgedrückt werden kann. Die RSE stellt nicht notwendigerweise neue Informationen dar, die über den Standardfehler hinausgehen. Es kann sich jedoch um eine überlegene Methode zur Darstellung der statistischen Zuverlässigkeit handeln.
Relativer Standardfehler vs. Standardfehler
Standardfehler misst, um wie viel eine Erhebungsschätzung wahrscheinlich von der tatsächlichen Grundgesamtheit abweicht. Es wird als Zahl ausgedrückt. Im Gegensatz dazu ist der relative Standardfehler (RSE) der Standardfehler, der als Bruchteil der Schätzung ausgedrückt wird und normalerweise als Prozentsatz angezeigt wird. Schätzungen mit einem RSE von 25% oder mehr unterliegen einem hohen Stichprobenfehler und sollten mit Vorsicht verwendet werden.
Umfrageschätzung und Standardfehler
Erhebungen und Standardfehler sind wichtige Bestandteile der Wahrscheinlichkeitstheorie und -statistik. Statistiker verwenden Standardfehler, um aus ihren erhobenen Daten Konfidenzintervalle zu erstellen. Die Zuverlässigkeit dieser Schätzungen kann auch anhand eines Konfidenzintervalls beurteilt werden. Konfidenzintervalle sind wichtig, um die Gültigkeit empirischer Tests und Untersuchungen zu bestimmen.
Ein Konfidenzintervall ist eine Art Intervallschätzung, die aus den Statistiken der beobachteten Daten berechnet wird und möglicherweise den wahren Wert eines unbekannten Populationsparameters enthält. Konfidenzintervalle geben den Bereich an, in dem der Bevölkerungswert wahrscheinlich liegt. Sie werden unter Verwendung der Schätzung des Populationswerts und des zugehörigen Standardfehlers erstellt. Beispielsweise besteht eine Wahrscheinlichkeit von ungefähr 95% (dh 19 von 20 Chancen), dass der Populationswert innerhalb von zwei Standardfehlern der Schätzungen liegt, sodass das 95% -Konfidenzintervall gleich der Schätzung plus oder minus zwei Standardfehlern ist.
In Laienbegriffen ist der Standardfehler einer Datenstichprobe ein Maß für den wahrscheinlichen Unterschied zwischen der Stichprobe und der gesamten Population. Beispielsweise kann eine Studie mit 10.000 Erwachsenen, die Zigaretten rauchen, etwas andere statistische Ergebnisse liefern, als wenn jeder mögliche Erwachsene, der Zigaretten raucht, befragt wurde.
Kleinere Stichprobenfehler weisen auf zuverlässigere Ergebnisse hin. Der zentrale Grenzwertsatz in der Inferenzstatistik legt nahe, dass große Stichproben tendenziell annähernd normale Verteilungen und geringe Stichprobenfehler aufweisen.
Standardabweichung und Standardfehler
Die Standardabweichung eines Datensatzes wird verwendet, um die Konzentration der Umfrageergebnisse auszudrücken. Eine geringere Datenvielfalt führt zu einer geringeren Standardabweichung. Mehr Vielfalt führt wahrscheinlich zu einer höheren Standardabweichung.
Der Standardfehler wird manchmal mit der Standardabweichung verwechselt. Der Standardfehler bezieht sich tatsächlich auf die Standardabweichung des Mittelwerts. Die Standardabweichung bezieht sich auf die Variabilität innerhalb einer bestimmten Stichprobe, während ein Standardfehler die Variabilität der Stichprobenverteilung selbst ist.
Relativer Standardfehler
Der Standardfehler ist ein absolutes Maß zwischen der Stichprobenerhebung und der Gesamtbevölkerung. Der relative Standardfehler gibt an, ob der Standardfehler relativ zu den Ergebnissen groß ist. Große relative Standardfehler lassen darauf schließen, dass die Ergebnisse nicht signifikant sind. Die Formel für den relativen Standardfehler lautet:
Um die Umstellung zu erleichtern, müssen Sie Relativer Standardfehler = SchätzwertStandardfehler × 100wobei: Standardfehler = Standardabweichung der mittleren StichprobeEstimate = Mittelwert der Stichprobe
