A standard hiba jelzi, hogy a mérések hogyan oszlanak meg az adatmintán belül. Ez a szórás, osztva az adatminta négyzetgyökével. A minta tudományos mérésekből származó adatokat, vizsgálati pontszámokat, hőmérsékleteket vagy véletlenszám-sorozatokat tartalmazhat. A szórás jelzi a minta értékeinek eltérését a minta átlagától. A standard hiba fordítottan kapcsolódik a minta méretéhez - minél nagyobb a minta, annál kisebb a standard hiba.
Számítsa ki az adatminta átlagát. Az átlag a minta értékeinek átlaga. Például, ha az időjárás megfigyelései egy négynapos időszakban az év folyamán 52, 60, 55 és 65 Fahrenheit fok, akkor az átlag 58 Fahrenheit fok: (52 + 60 + 55 + 65) / 4.
Számítsa ki az egyes minták négyzetbeli eltéréseinek (vagy különbségeinek) összegét az átlagtól. Vegye figyelembe, hogy a negatív számok szorzata önmagával (vagy a számok négyzetre osztása) pozitív számot eredményez. A példában a négyzetes eltérések a következők: (58 - 52) ^ 2, (58 - 60) ^ 2, (58 - 55) ^ 2 és (58 - 65) ^ 2, illetve 36, 4, 9 és 49. . Ezért a négyzetbeli eltérések összege 98 (36 + 4 + 9 + 49).
Keresse meg a szórást. Osszuk el a négyzetbeli eltérések összegét a mintaméret mínusz egyével; majd vegye le az eredmény négyzetgyökét. A példában a minta mérete négy. Ezért a szórás a négyzetgyöke, amely körülbelül 5,72.
Számítsa ki a standard hibát, amely a szórás és elosztva a minta méretének négyzetgyökével. A példa befejezéséhez a standard hiba 5,72 osztva a négyzetgyökével 4, vagy 5,72 osztva 2-vel vagy 2,86-val.