Error estándar
¿Qué es el error estándar?
El error estándar (SE) de una estadística es la desviación estándar aproximada de una población de muestra estadística. El error estándar es un término estadístico que mide la precisión con la que una distribución muestral representa una población mediante el uso de la desviación estándar. En estadística, la media de una muestra se desvía de la media real de una población; esta desviación es el error estándar de la media.
Conclusiones clave
- El error estándar es la desviación estándar aproximada de una muestra de población estadística.
- El error estándar puede incluir la variación entre la media calculada de la población y una que se considera conocida o aceptada como exacta.
- Cuantos más puntos de datos intervengan en los cálculos de la media, menor tiende a ser el error estándar.
Comprensión del error estándar
El término «error estándar» se utiliza para hacer referencia a la desviación estándar de varias estadísticas de muestra, como la media o la mediana. Por ejemplo, el «error estándar de la media» se refiere a la desviación estándar de la distribución de las medias muestrales tomadas de una población. Cuanto menor sea el error estándar, más representativa será la muestra de la población general.
La relación entre el error estándar y la desviación estándar es tal que, para un tamaño de muestra dado, el error estándar es igual a la desviación estándar dividida por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra. El error estándar también es inversamente proporcional al tamaño de la muestra; cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, menor será el error estándar porque la estadística se acercará al valor real.
El error estándar se considera parte de la estadística inferencial. Representa la desviación estándar de la media dentro de un conjunto de datos. Esto sirve como una medida de variación para variables aleatorias, proporcionando una medida para el margen. Cuanto menor sea la propagación, más preciso será el conjunto de datos.
El error estándar y la desviación estándar son medidas de variabilidad, mientras que las medidas de tendencia central incluyen media, mediana, etc.
Requisitos para error estándar
Cuando se muestrea una población, generalmente se calcula la media o el promedio. El error estándar puede incluir la variación entre la media calculada de la población y una que se considera conocida o aceptada como exacta. Esto ayuda a compensar cualquier imprecisión incidental relacionada con la recolección de la muestra.
En los casos en los que se recolectan varias muestras, la media de cada muestra puede variar ligeramente de las demás, creando una dispersión entre las variables. Esta dispersión se mide con mayor frecuencia como el error estándar, que tiene en cuenta las diferencias entre las medias en los conjuntos de datos.
Cuantos más puntos de datos intervengan en los cálculos de la media, menor tiende a ser el error estándar. Cuando el error estándar es pequeño, se dice que los datos son más representativos de la media verdadera. En los casos en los que el error estándar es grande, los datos pueden tener algunas irregularidades notables.
La desviación estándar es una representación de la extensión de cada uno de los puntos de datos. La desviación estándar se utiliza para ayudar a determinar la validez de los datos en función del número de puntos de datos que se muestran en cada nivel de desviación estándar. Los errores estándar funcionan más como una forma de determinar la precisión de la muestra o la precisión de múltiples muestras mediante el análisis de la desviación dentro de los medios.