Analisi statistica dei dati produce una deviazione standard calcolata che si chiama un errore standard quando calcolato utilizzando un campione . Gli errori standard da campioni con metodologie analoghe possono essere confrontati . E ‘importante che sufficienti misurazioni campione di errore standard intese a fornire risultati statisticamente validi . La dimensione del campione di questi errori standard dipende dal livello di confidenza statistico necessario. Utilizzare la linea guida , maggiore è il livello di fiducia , maggiore è la dimensione del campione necessaria per guidare i vostri calcoli . Calcolo errore standard richiede la raccolta di dati che rende questa procedura difficile e costosa , e di qualsiasi dimensione del campione utilizzato probabilmente sarà small.Things che ti serviranno
Calcolatrice o software come Excel con la ” piazza ” e ” radice quadrata ” capacità
Guida di riferimento contenente ” valori z ” e “T – valori”
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calcolare la deviazione standard dei dati variabili campione; poiché questo è un esempio , non tutta la popolazione , questo è chiamato l’errore standard . Questa è una stima della deviazione standard per l’intera popolazione dei dati .
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Determinare il livello di fiducia necessario per un risultato statisticamente valido . Mentre qualsiasi livello di fiducia può essere utilizzato , 95 % o maggiore è comunemente scelti . Questo sarà rappresentata ( 1 – livello di confidenza ) /2 per riflettere la colonna appropriata della ” tabella Z ” e il fatto che i valori maggiore e minore rispetto l’errore standard ottenuto nella Fase 1 sono accettabili entro il livello di fiducia . Questo è rappresentato come ” Zα . ” Ad esempio , un livello di confidenza del 96 % si traduce in un valore Z di 2.054 .
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Specificare un margine di errore richiesto . Questo è specificato nella stessa unità di misura , come l’errore standard . Ad esempio , l’errore standard calcolato è 0,068 , e il margine di errore deve essere 0.005 .
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Applicare la formula n = ( ZαSE /MOE ) al quadrato .