Error estándar de muestra agrupada: cómo calcularlo

Actualizado el 4 de abril de 2022, por Luis Benites.

Error estándar de muestra agrupada: descripción general

Un error estándar le dice qué tan dispersos están sus datos desde un punto central (la media).

El error estándar de una muestra es otro nombre para la desviación estándar de una muestra (esta también es una de las fórmulas de AP Statistics ).

Mira el video para ver un ejemplo:

Error estándar combinado Mira este video en YouTube .
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Hay una ligera diferencia entre la desviación estándar y el error estándar de la muestra agrupada:

• Cuando hablamos de una población , hablamos de desviaciones estándar.
• Cuando hablamos de una muestra lo llamamos error estándar.

Para los cálculos, no tienes que preocuparte por esa diferencia: Ambos se calculan usando las mismas fórmulas.
Un error estándar agrupado representa dos varianzas de muestra y asume que ambas varianzas de las dos muestras son iguales. Se llama error estándar «agrupado» porque está agrupando los datos de ambas muestras en una sola . La fórmula para el error estándar de la muestra agrupada es:

SE _agrupado = S _p √ (1/n ₁ + 1/n ₂ )

Error estándar de muestra agrupada: pasos

Problema de muestra : Calcule el error estándar de la muestra agrupada para los siguientes datos de dos muestras:
Muestra ₁ : n=25, s = 6.
Muestra ₂ : n=25, s = 6.

Paso 1: Inserta tus números en la fórmula. Usa tu (s) varianza (s) para s _p (puedes hacer esto porque ambas varianzas son iguales:
SE _p = 6 √ (1/25 + 1/25)

Paso 2: Resuelve:
6 √ (1/25 + 1/25) ≈ 1.697.
El error estándar de la muestra agrupada es de aproximadamente 1,697.

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