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El error estándar de la media es una forma de medir qué tan dispersos están los valores en un conjunto de datos. Se calcula como:
Error estándar = s / √n
dónde:
- s : desviación estándar de la muestra
- n : tamaño de la muestra
Puede calcular el error estándar de la media para cualquier conjunto de datos en Excel utilizando la siguiente fórmula:
= STDEV (rango de valores) / SQRT ( COUNT (rango de valores))
El siguiente ejemplo demuestra cómo utilizar esta fórmula.
Ejemplo: error estándar en Excel
Supongamos que tenemos el siguiente conjunto de datos:
La siguiente captura de pantalla muestra cómo calcular el error estándar de la media para este conjunto de datos:
El error estándar resulta ser 2.0014 .
Tenga en cuenta que la función = DESVEST () calcula la media de la muestra, que es equivalente a la función = DESVEST.S () en Excel.
Por lo tanto, podríamos haber utilizado la siguiente fórmula para obtener los mismos resultados:
Una vez más, el error estándar resulta ser 2.0014 .
Cómo interpretar el error estándar de la media
El error estándar de la media es simplemente una medida de cuán dispersos están los valores alrededor de la media. Hay dos cosas a tener en cuenta al interpretar el error estándar de la media:
1. Cuanto mayor sea el error estándar de la media, más dispersos estarán los valores alrededor de la media en un conjunto de datos.
Para ilustrar esto, considere si cambiamos el último valor en el conjunto de datos anterior a un número mucho mayor:
Observe cómo el error estándar salta de 2.0014 a 6.9783 . Esta es una indicación de que los valores en este conjunto de datos están más dispersos alrededor de la media en comparación con el conjunto de datos anterior.
2. A medida que aumenta el tamaño de la muestra, el error estándar de la media tiende a disminuir.
Para ilustrar esto, considere el error estándar de la media para los siguientes dos conjuntos de datos:
El segundo conjunto de datos es simplemente el primer conjunto de datos que se repite dos veces. Por lo tanto, los dos conjuntos de datos tienen la misma media, pero el segundo conjunto de datos tiene un tamaño de muestra más grande, por lo que tiene un error estándar menor.
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