Nelle statistiche , un errore standard relativo (RSE) è uguale all’errore standard di una stima del sondaggio diviso per la stima del sondaggio e quindi moltiplicato per 100.
Il numero viene moltiplicato per 100 in modo che possa essere espresso come percentuale. L’RSE non rappresenta necessariamente alcuna nuova informazione oltre l’errore standard, ma potrebbe essere un metodo superiore per presentare la fiducia statistica.
Errore standard relativo rispetto a errore standard
L’errore standard misura quanto è probabile che la stima di un sondaggio si discosti dalla popolazione effettiva. È espresso come numero. Al contrario, l’errore standard relativo (RSE) è l’errore standard espresso come frazione della stima e di solito viene visualizzato come percentuale. Le stime con un RSE del 25% o superiore sono soggette a un elevato errore di campionamento e devono essere utilizzate con cautela. 1
Stima del sondaggio ed errore standard
I sondaggi e gli errori standard sono parti cruciali della teoria della probabilità e della statistica. Gli statistici utilizzano errori standard per costruire intervalli di confidenza dai dati rilevati. L’affidabilità di queste stime può essere valutata anche in termini di intervallo di confidenza. Gli intervalli di confidenza sono importanti per determinare la validità dei test e delle ricerche empiriche.
Un intervallo di confidenza è un tipo di stima dell’intervallo, calcolato dalle statistiche dei dati osservati, che potrebbe contenere il valore reale di un parametro di popolazione sconosciuto. Gli intervalli di confidenza rappresentano l’intervallo in cui è probabile che si trovi il valore della popolazione. Sono costruiti utilizzando la stima del valore della popolazione e il suo errore standard associato. Ad esempio, esiste una probabilità approssimativa del 95% (ovvero 19 possibilità su 20) che il valore della popolazione si trovi entro due errori standard delle stime, quindi l’intervallo di confidenza del 95% è uguale alla stima più o meno due errori standard. 1
In parole povere, l’errore standard di un campione di dati è una misura della probabile differenza tra il campione e l’intera popolazione. Ad esempio, uno studio che ha coinvolto 10.000 adulti fumatori di sigarette può generare risultati statistici leggermente diversi rispetto a se fosse stato intervistato ogni possibile adulto fumatore di sigaretta.
Errori di campionamento più piccoli sono indicativi di risultati più affidabili. Il teorema del limite centrale nella statistica inferenziale suggerisce che grandi campioni tendono ad avere distribuzioni approssimativamente normali e bassi errori campionari.
Deviazione standard ed errore standard
La deviazione standard di un set di dati viene utilizzata per esprimere la concentrazione dei risultati del sondaggio. Una minore varietà dei dati si traduce in una deviazione standard inferiore. È probabile che una maggiore varietà si traduca in una deviazione standard più elevata.
L’errore standard a volte viene confuso con la deviazione standard. L’errore standard si riferisce effettivamente alla deviazione standard della media. La deviazione standard si riferisce alla variabilità all’interno di un dato campione, mentre un errore standard è la variabilità della distribuzione campionaria stessa.
Errore standard relativo
L’errore standard è un indicatore assoluto tra l’indagine campionaria e la popolazione totale. L’errore standard relativo mostra se l’errore standard è grande rispetto ai risultati; grandi errori standard relativi suggeriscono che i risultati non sono significativi . La formula per l’errore standard relativo è:
\ begin {align} & \ text {Relative Standard Error} = \ frac {\ text {Standard Error}} {\ text {Stima}} \ times 100 \\ & \ textbf {dove:} \\ & \ text {Standard Errore} = \ text {deviazione standard del campione medio} \\ & \ text {Stima} = \ text {media del campione} \\ \ end {allineato}Errore standard relativo=StimaErrore standard×1 0 0
dove:Errore standard=deviazione standard del campione medioStima=media del campione
