Ошибка средней арифметической выборки n 30 вычисляется по формуле

Среднее арифметическое, как известно, используется для получения обобщающей характеристики некоторого набора данных. Если данные более-менее однородны и в них нет аномальных наблюдений (выбросов), то среднее хорошо обобщает данные, сведя к минимуму влияние случайных факторов (они взаимопогашаются при сложении).

Когда анализируемые данные представляют собой выборку (которая состоит из случайных значений), то среднее арифметическое часто (но не всегда) выступает в роли приближенной оценки математического ожидания. Почему приближенной? Потому что среднее арифметическое – это величина, которая зависит от набора случайных чисел, и, следовательно, сама является случайной величиной. При повторных экспериментах (даже в одних и тех же условиях) средние будут отличаться друг от друга.

Для того, чтобы на основе статистического анализа данных делать корректные выводы, необходимо оценить возможный разброс полученного результата. Для этого рассчитываются различные показатели вариации. Но то исходные данные. И как мы только что установили, среднее арифметическое также обладает разбросом, который необходимо оценить и учитывать в дальнейшем (в выводах, в выборе метода анализа и т.д.).

Интуитивно понятно, что разброс средней должен быть как-то связан с разбросом исходных данных. Основной характеристикой разброса средней выступает та же дисперсия.

Дисперсия выборочных данных – это средний квадрат отклонения от средней, и рассчитать ее по исходным данным не составляет труда, например, в Excel предусмотрены специальные функции. Однако, как же рассчитать дисперсию средней, если в распоряжении есть только одна выборка и одно среднее арифметическое?

Расчет дисперсии и стандартной ошибки средней арифметической

Чтобы получить дисперсию средней арифметической нет необходимости проводить множество экспериментов, достаточно иметь только одну выборку. Это легко доказать. Для начала вспомним, что средняя арифметическая (простая) рассчитывается по формуле:

формула средней арифметической

где xi – значения переменной,
n – количество значений.

Теперь учтем два свойства дисперсии, согласно которым, 1) — постоянный множитель можно вынести за знак дисперсии, возведя его в квадрат и 2) — дисперсия суммы независимых случайных величин равняется сумме соответствующих дисперсий. Предполагается, что каждое случайное значение xi обладает одинаковым разбросом, поэтому несложно вывести формулу дисперсии средней арифметической:

Формула дисперсии средней арифметической

Используя более привычные обозначения, формулу записывают как:

Дисперсия средней арифметической

где σ2 – это дисперсия, случайной величины, причем генеральная.

На практике же, генеральная дисперсия известна далеко не всегда, точнее совсем редко, поэтому в качестве оной используют выборочную дисперсию:

Дисперсия средней арифметической по выборке

Стандартное отклонение средней арифметической называется стандартной ошибкой средней и рассчитывается, как квадратный корень из дисперсии.

Формула стандартной ошибки средней при использовании генеральной дисперсии

Стандартная ошибка средней

Формула стандартной ошибки средней при использовании выборочной дисперсии

Стандартная ошибка средней по выборке

Последняя формула на практике используется чаще всего, т.к. генеральная дисперсия обычно не известна. Чтобы не вводить новые обозначения, стандартную ошибку средней обычно записывают в виде соотношения стандартного отклонения выборки и корня объема выборки.

Назначение и свойство стандартной ошибки средней арифметической

Стандартная ошибка средней много, где используется. И очень полезно понимать ее свойства. Посмотрим еще раз на формулу стандартной ошибки средней:

Стандартная ошибка выборочной средней

Числитель – это стандартное отклонение выборки и здесь все понятно. Чем больше разброс данных, тем больше стандартная ошибка средней – прямо пропорциональная зависимость.

Посмотрим на знаменатель. Здесь находится квадратный корень из объема выборки. Соответственно, чем больше объем выборки, тем меньше стандартная ошибка средней. Для наглядности изобразим на одной диаграмме график нормально распределенной переменной со средней равной 10, сигмой – 3, и второй график – распределение средней арифметической этой же переменной, полученной по 16-ти наблюдениям (которое также будет нормальным).

Зависимость стандартной ошибки средней от объем выборки

Судя по формуле, разброс стандартной ошибки средней должен быть в 4 раза (корень из 16) меньше, чем разброс исходных данных, что и видно на рисунке выше. Чем больше наблюдений, тем меньше разброс средней.

Казалось бы, что для получения наиболее точной средней достаточно использовать максимально большую выборку и тогда стандартная ошибка средней будет стремиться к нулю, а сама средняя, соответственно, к математическому ожиданию. Однако квадратный корень объема выборки в знаменателе говорит о том, что связь между точностью выборочной средней и размером выборки не является линейной. Например, увеличение выборки с 20-ти до 50-ти наблюдений, то есть на 30 значений или в 2,5 раза, уменьшает стандартную ошибку средней только на 36%, а со 100-а до 130-ти наблюдений (на те же 30 значений), снижает разброс данных лишь на 12%.

Лучше всего изобразить эту мысль в виде графика зависимости стандартной ошибки средней от размера выборки. Пусть стандартное отклонение равно 10 (на форму графика это не влияет).

Распределение исходных данных и средней

Видно, что примерно после 50-ти значений, уменьшение стандартной ошибки средней резко замедляется, после 100-а – наклон постепенно становится почти нулевым.

Таким образом, при достижении некоторого размера выборки ее дальнейшее увеличение уже почти не сказывается на точности средней. Этот факт имеет далеко идущие последствия. Например, при проведении выборочного обследования населения (опроса) чрезмерное увеличение выборки ведет к неоправданным затратам, т.к. точность почти не меняется. Именно поэтому количество опрошенных редко превышает 1,5 тысячи человек. Точность при таком размере выборки часто является достаточной, а дальнейшее увеличение выборки – нецелесообразным.

Подведем итог. Расчет дисперсии и стандартной ошибки средней имеет довольно простую формулу и обладает полезным свойством, связанным с тем, что относительно хорошая точность средней достигается уже при 100 наблюдениях (в этом случае стандартная ошибка средней становится в 10 раз меньше, чем стандартное отклонение выборки). Больше, конечно, лучше, но бесконечно увеличивать объем выборки не имеет практического смысла. Хотя, все зависит от поставленных задач и цены ошибки. В некоторых опросах участие принимают десятки тысяч людей.

Дисперсия и стандартная ошибка средней имеют большое практическое значение. Они используются в проверке гипотез и расчете доверительных интервалов.

Поделиться в социальных сетях:

При
выборе единиц наблюдения возможны
ошибки смещения, т.е. такие события,
появление которых не может быть точно
предсказуемым. Эти ошибки являются
объектив­ными и закономерными. При
определении степени точности выборочно­го
исследования оценивается величина
ошибки, которая может прои­зойти в
процессе выборки. Такие ошибки носят
название случайных ошибок
репрезентативности
(m),

На
практике для определения средней ошибки
выборки при проведении статистических
исследований, используются следующие
Формулы:

1)
для расчета средней ошибки (mм)
средней величины (М):

,
где σ
— среднее квадратическое отклонение;

n — численность
выборки.

Это
при большой выборке, а при малой n-1

92 Среднее квадратичное отклонение. Методика вычисления, применение в деятельности врача.

Приближенный
метод оценки колеблемости вариационного
ряда — это определение лимита, т.е.
минимального и максимального значе­ния
количественного признака, и амплитуды
— т.е. разности между наибольшим и
наименьшим значением вариант (Vmax
— Vmin).
Одна­ко лимит и амплитуда не учитывают
значений вариант внутри ряда.

Основной
общепринятой мерой колеблемости
количественного приз­нака в пределах
вариационного ряда является среднее
квадратичес­кое отклонение (σ
— сигма).

σ

=

252

=

2,6

95

Чем
больше среднее квадратическое отклонение,
тем степень ко­леблемости данного
ряда выше.

Так,
например, при изучении средней длительности
лечения больных в двух больницах были
получены следующие результаты:

Больница 1

Больница 2

Μ
=
20 дней

Μ
=
20 дней

σ
=
3
дня

σ
=
5 дней

Средняя
длительность лечения в обеих больницах
одинакова,
од­нако
во второй больнице колебания были
значительнее.

Методика расчета
среднего квадратического отклонения
включает следующие этапы:

1.
Находят среднюю арифметическую величину
(Μ).

2.
Определяют отклонения отдельных вариант
от средней арифмети­ческой
(V-M=d).
В медицинской статистике отклонения
от средней обозначаются как d
(deviate).
Сумма всех от­клонений равняется нулю
(графа 3.
табл.
5).

3.
Возводят каждое отклонение в квадрат
(графа 4.
табл.
5).

4.
Перемножают квадраты отклонений на
соответствующие частоты d2*p
(графа 5, табл. 5).

5. Вычисляют среднее
квадратическое отклонение по формуле:

при
n больше 30,
или
.
при n меньше либо равно 30, где n — число
всех вариант

Методика расчета
среднего квадратического отклонения
приведе­на в таблице 5.

Среднее
квадратическое отклонение позволяет
установить сте­пень типичности
средней,
пределы
рассеяния ряда, сравнить колеб­лемость
нескольких рядов распределения. Величина
среднего квадра­тического отклонения
обычно используется для сравнения
колеблемости однотипных рядов. Если
сравниваются два ряда с разными признаками
(рост и масса тела, средняя длительность
лечения в стационаре и больничная
летальность и т.д.), то непосредственное
сопоставление размеров сигм невозможно,
т.к.
среднеквадратичес­кое отклонение —
именованная величина, выраженная в
абсолютных числах. В этих случаях
применяют коэффициент вариации (Cv),
представляющий собой относительную
величину: процентное отноше­ние
среднего квадратического отклонения
к средней арифметической.

Таблица
5

Число
дней V

Число
больных Ρ

d

d2

d2*p

16

1

4

16

16

17

7

-3

9

63

18

8

-2

4

32

19

16

-1

1

16

20

29

0

0

0

21

20

1

1

20

22

7

2

4

28

23

5

3

9

45

24

2

4

16

32

М=20

n=95

Σ=252

Коэффициент
вариации вычисляется по формуле:

Cv

=

σ
*
100

Μ

Пример:
по данным специального исследования
средний рост мальчиков 7 лет в городе N
составил 117.7 см (σ=5.1
см),
а
сред­ний вес — 21,7 кг (σ=2,4
кг). Оценить колеблемость роста и веса
путем сравнения средних квадратических
отклонений нельзя, т. к. вес и рост —
величины именованные. Поэтому используется
относи­тельная величина — коэффициент
вариации:

,

Сравнение
коэффициентов вариации роста (4.3%) и веса
(11.2%) показывает,
что
вес имеет более высокий коэффициент
вариации,
следовательно,
является
менее устойчивым признаком.

Чем
выше коэффициент вариации,
тем
большая изменчивость данно­го ряда.
Считают, что коэффициент вариации свыше
30 % свиде­тельствует о качественной
неоднородности совокупности.

Средние
величины широко применяются в повседневной
работе ме­дицинских работников. Они
используются для характеристики
Физи­ческого развития,
основных
антропометрических признаков: рост,
вес.
окружность
груди,
динамометрия
и т.д. Средние величины при­меняются
для оценки состояния больного путем
анализа физиологи­ческих,
биохимических
сдвигов в организме: уровня артериального
давления,
частоты
сердечных сокращений.
температуры
тела, уровня биохимических показателей,
содержания
гормонов и т. д. Широкое применение
средние величины нашли при анализе
деятельности лечеб­но-профилактических
учреждений, например: при анализе работы
ста­ционаров вычисляются показатели
среднегодовой занятости койки, средней
длительности пребывания больного на
койке и т. д.

Соседние файлы в папке Шпора к госкзамену

  • #
  • #

Среднее арифметическое, как известно, используется для получения обобщающей характеристики некоторого набора данных. Если данные более-менее однородны и в них нет аномальных наблюдений (выбросов), то среднее хорошо обобщает данные, сведя к минимуму влияние случайных факторов (они взаимопогашаются при сложении).

Когда анализируемые данные представляют собой выборку (которая состоит из случайных значений), то среднее арифметическое часто (но не всегда) выступает в роли приближенной оценки математического ожидания. Почему приближенной? Потому что среднее арифметическое – это величина, которая зависит от набора случайных чисел, и, следовательно, сама является случайной величиной. При повторных экспериментах (даже в одних и тех же условиях) средние будут отличаться друг от друга.

Для того, чтобы на основе статистического анализа данных делать корректные выводы, необходимо оценить возможный разброс полученного результата. Для этого рассчитываются различные показатели вариации. Но то исходные данные. И как мы только что установили, среднее арифметическое также обладает разбросом, который необходимо оценить и учитывать в дальнейшем (в выводах, в выборе метода анализа и т.д.).

Интуитивно понятно, что разброс средней должен быть как-то связан с разбросом исходных данных. Основной характеристикой разброса средней выступает та же дисперсия.

Дисперсия выборочных данных – это средний квадрат отклонения от средней, и рассчитать ее по исходным данным не составляет труда, например, в Excel предусмотрены специальные функции. Однако, как же рассчитать дисперсию средней, если в распоряжении есть только одна выборка и одно среднее арифметическое?

Расчет дисперсии и стандартной ошибки средней арифметической

Чтобы получить дисперсию средней арифметической нет необходимости проводить множество экспериментов, достаточно иметь только одну выборку. Это легко доказать. Для начала вспомним, что средняя арифметическая (простая) рассчитывается по формуле:

формула средней арифметической

где xi – значения переменной,
n – количество значений.

Теперь учтем два свойства дисперсии, согласно которым, 1) — постоянный множитель можно вынести за знак дисперсии, возведя его в квадрат и 2) — дисперсия суммы независимых случайных величин равняется сумме соответствующих дисперсий. Предполагается, что каждое случайное значение xi обладает одинаковым разбросом, поэтому несложно вывести формулу дисперсии средней арифметической:

Формула дисперсии средней арифметической

Используя более привычные обозначения, формулу записывают как:

Дисперсия средней арифметической

где σ2 – это дисперсия, случайной величины, причем генеральная.

На практике же, генеральная дисперсия известна далеко не всегда, точнее совсем редко, поэтому в качестве оной используют выборочную дисперсию:

Дисперсия средней арифметической по выборке

Стандартное отклонение средней арифметической называется стандартной ошибкой средней и рассчитывается, как квадратный корень из дисперсии.

Формула стандартной ошибки средней при использовании генеральной дисперсии

Стандартная ошибка средней

Формула стандартной ошибки средней при использовании выборочной дисперсии

Стандартная ошибка средней по выборке

Последняя формула на практике используется чаще всего, т.к. генеральная дисперсия обычно не известна. Чтобы не вводить новые обозначения, стандартную ошибку средней обычно записывают в виде соотношения стандартного отклонения выборки и корня объема выборки.

Назначение и свойство стандартной ошибки средней арифметической

Стандартная ошибка средней много, где используется. И очень полезно понимать ее свойства. Посмотрим еще раз на формулу стандартной ошибки средней:

Стандартная ошибка выборочной средней

Числитель – это стандартное отклонение выборки и здесь все понятно. Чем больше разброс данных, тем больше стандартная ошибка средней – прямо пропорциональная зависимость.

Посмотрим на знаменатель. Здесь находится квадратный корень из объема выборки. Соответственно, чем больше объем выборки, тем меньше стандартная ошибка средней. Для наглядности изобразим на одной диаграмме график нормально распределенной переменной со средней равной 10, сигмой – 3, и второй график – распределение средней арифметической этой же переменной, полученной по 16-ти наблюдениям (которое также будет нормальным).

Зависимость стандартной ошибки средней от объем выборки

Судя по формуле, разброс стандартной ошибки средней должен быть в 4 раза (корень из 16) меньше, чем разброс исходных данных, что и видно на рисунке выше. Чем больше наблюдений, тем меньше разброс средней.

Казалось бы, что для получения наиболее точной средней достаточно использовать максимально большую выборку и тогда стандартная ошибка средней будет стремиться к нулю, а сама средняя, соответственно, к математическому ожиданию. Однако квадратный корень объема выборки в знаменателе говорит о том, что связь между точностью выборочной средней и размером выборки не является линейной. Например, увеличение выборки с 20-ти до 50-ти наблюдений, то есть на 30 значений или в 2,5 раза, уменьшает стандартную ошибку средней только на 36%, а со 100-а до 130-ти наблюдений (на те же 30 значений), снижает разброс данных лишь на 12%.

Лучше всего изобразить эту мысль в виде графика зависимости стандартной ошибки средней от размера выборки. Пусть стандартное отклонение равно 10 (на форму графика это не влияет).

Распределение исходных данных и средней

Видно, что примерно после 50-ти значений, уменьшение стандартной ошибки средней резко замедляется, после 100-а – наклон постепенно становится почти нулевым.

Таким образом, при достижении некоторого размера выборки ее дальнейшее увеличение уже почти не сказывается на точности средней. Этот факт имеет далеко идущие последствия. Например, при проведении выборочного обследования населения (опроса) чрезмерное увеличение выборки ведет к неоправданным затратам, т.к. точность почти не меняется. Именно поэтому количество опрошенных редко превышает 1,5 тысячи человек. Точность при таком размере выборки часто является достаточной, а дальнейшее увеличение выборки – нецелесообразным.

Подведем итог. Расчет дисперсии и стандартной ошибки средней имеет довольно простую формулу и обладает полезным свойством, связанным с тем, что относительно хорошая точность средней достигается уже при 100 наблюдениях (в этом случае стандартная ошибка средней становится в 10 раз меньше, чем стандартное отклонение выборки). Больше, конечно, лучше, но бесконечно увеличивать объем выборки не имеет практического смысла. Хотя, все зависит от поставленных задач и цены ошибки. В некоторых опросах участие принимают десятки тысяч людей.

Дисперсия и стандартная ошибка средней имеют большое практическое значение. Они используются в проверке гипотез и расчете доверительных интервалов.

Поделиться в социальных сетях:

Вычисляет стандартную ошибку среднего.

О калькулятор стандартных ошибок (Высокая точность)

Калькулятор стандартной ошибки используется для расчета стандартной ошибки среднего значения набора чисел (Шаг за шагом).

стандартная ошибка среднего

Стандартная ошибка среднего — это стандартное отклонение выборочной средней оценки среднего значения генеральной совокупности. Обычно он рассчитывается путем деления стандартного отклонения оценки выборки (стандартное отклонение выборки) на квадратный корень из размера выборки (при условии статистической независимости медианных значений выборки):

Стандартная ошибка формулы среднего

в:
SEM = стандартная ошибка среднего
s = стандартное отклонение выборки (см. формулу ниже)
n = размер выборки (количество наблюдений)

СледующееСтандартное отклонение выборкиформула:

Образец формулы стандартного отклонения

в:
s = стандартное отклонение выборки
x 1 ,…,x N= образец набора данных
x̄ = среднее значение выборочного набора данных
N = размер выборочного набора данных

You can also try our new AI Math Solver to solve your math problems through natural language question and answer.

Содержание:

  • Расчет ошибки средней арифметической
    • Способ 1: расчет с помощью комбинации функций
    • Способ 2: применение инструмента «Описательная статистика»
  • Вопросы и ответы: 14

Стандартная ошибка или, как часто называют, ошибка средней арифметической, является одним из важных статистических показателей. С помощью данного показателя можно определить неоднородность выборки. Он также довольно важен при прогнозировании. Давайте узнаем, какими способами можно рассчитать величину стандартной ошибки с помощью инструментов Microsoft Excel.

Расчет ошибки средней арифметической

Одним из показателей, которые характеризуют цельность и однородность выборки, является стандартная ошибка. Эта величина представляет собой корень квадратный из дисперсии. Сама дисперсия является средним квадратном от средней арифметической. Средняя арифметическая вычисляется делением суммарной величины объектов выборки на их общее количество.

В Экселе существуют два способа вычисления стандартной ошибки: используя набор функций и при помощи инструментов Пакета анализа. Давайте подробно рассмотрим каждый из этих вариантов.

Способ 1: расчет с помощью комбинации функций

Прежде всего, давайте составим алгоритм действий на конкретном примере по расчету ошибки средней арифметической, используя для этих целей комбинацию функций. Для выполнения задачи нам понадобятся операторы СТАНДОТКЛОН.В, КОРЕНЬ и СЧЁТ.

Для примера нами будет использована выборка из двенадцати чисел, представленных в таблице.

Выборка в Microsoft Excel

  1. Выделяем ячейку, в которой будет выводиться итоговое значение стандартной ошибки, и клацаем по иконке «Вставить функцию».
  2. Переход в Мастер функций в Microsoft Excel

  3. Открывается Мастер функций. Производим перемещение в блок «Статистические». В представленном перечне наименований выбираем название «СТАНДОТКЛОН.В».
  4. Переход в окно аргументов функции СТАНДОТКЛОН.В в Microsoft Excel

  5. Запускается окно аргументов вышеуказанного оператора. СТАНДОТКЛОН.В предназначен для оценивания стандартного отклонения при выборке. Данный оператор имеет следующий синтаксис:

    =СТАНДОТКЛОН.В(число1;число2;…)

    «Число1» и последующие аргументы являются числовыми значениями или ссылками на ячейки и диапазоны листа, в которых они расположены. Всего может насчитываться до 255 аргументов этого типа. Обязательным является только первый аргумент.

    Итак, устанавливаем курсор в поле «Число1». Далее, обязательно произведя зажим левой кнопки мыши, выделяем курсором весь диапазон выборки на листе. Координаты данного массива тут же отображаются в поле окна. После этого клацаем по кнопке «OK».

  6. Окно аргументов функции СТАНДОТКЛОН.В в Microsoft Excel

  7. В ячейку на листе выводится результат расчета оператора СТАНДОТКЛОН.В. Но это ещё не ошибка средней арифметической. Для того, чтобы получить искомое значение, нужно стандартное отклонение разделить на квадратный корень от количества элементов выборки. Для того, чтобы продолжить вычисления, выделяем ячейку, содержащую функцию СТАНДОТКЛОН.В. После этого устанавливаем курсор в строку формул и дописываем после уже существующего выражения знак деления (/). Вслед за этим клацаем по пиктограмме перевернутого вниз углом треугольника, которая располагается слева от строки формул. Открывается список недавно использованных функций. Если вы в нем найдете наименование оператора «КОРЕНЬ», то переходите по данному наименованию. В обратном случае жмите по пункту «Другие функции…».
  8. Переход к дальнейшему продолжению написания формулы стандартной ошибки в Microsoft Excel

  9. Снова происходит запуск Мастера функций. На этот раз нам следует посетить категорию «Математические». В представленном перечне выделяем название «КОРЕНЬ» и жмем на кнопку «OK».
  10. Переход в окно аргументов функции КОРЕНЬ в Microsoft Excel

  11. Открывается окно аргументов функции КОРЕНЬ. Единственной задачей данного оператора является вычисление квадратного корня из заданного числа. Его синтаксис предельно простой:

    =КОРЕНЬ(число)

    Как видим, функция имеет всего один аргумент «Число». Он может быть представлен числовым значением, ссылкой на ячейку, в которой оно содержится или другой функцией, вычисляющей это число. Последний вариант как раз и будет представлен в нашем примере.

    Устанавливаем курсор в поле «Число» и кликаем по знакомому нам треугольнику, который вызывает список последних использованных функций. Ищем в нем наименование «СЧЁТ». Если находим, то кликаем по нему. В обратном случае, опять же, переходим по наименованию «Другие функции…».

  12. Окно аргументов функции КОРЕНЬ в Microsoft Excel

  13. В раскрывшемся окне Мастера функций производим перемещение в группу «Статистические». Там выделяем наименование «СЧЁТ» и выполняем клик по кнопке «OK».
  14. Переход в окно аргументов функции СЧЁТ в Microsoft Excel

  15. Запускается окно аргументов функции СЧЁТ. Указанный оператор предназначен для вычисления количества ячеек, которые заполнены числовыми значениями. В нашем случае он будет подсчитывать количество элементов выборки и сообщать результат «материнскому» оператору КОРЕНЬ. Синтаксис функции следующий:

    =СЧЁТ(значение1;значение2;…)

    В качестве аргументов «Значение», которых может насчитываться до 255 штук, выступают ссылки на диапазоны ячеек. Ставим курсор в поле «Значение1», зажимаем левую кнопку мыши и выделяем весь диапазон выборки. После того, как его координаты отобразились в поле, жмем на кнопку «OK».

  16. Окно аргументов функции СЧЁТ в Microsoft Excel

  17. После выполнения последнего действия будет не только рассчитано количество ячеек заполненных числами, но и вычислена ошибка средней арифметической, так как это был последний штрих в работе над данной формулой. Величина стандартной ошибки выведена в ту ячейку, где размещена сложная формула, общий вид которой в нашем случае следующий:

    =СТАНДОТКЛОН.В(B2:B13)/КОРЕНЬ(СЧЁТ(B2:B13))

    Результат вычисления ошибки средней арифметической составил 0,505793. Запомним это число и сравним с тем, которое получим при решении поставленной задачи следующим способом.

Результат вычисления стандартной ошибки в сложной формуле в Microsoft Excel

Но дело в том, что для малых выборок (до 30 единиц) для большей точности лучше применять немного измененную формулу. В ней величина стандартного отклонения делится не на квадратный корень от количества элементов выборки, а на квадратный корень от количества элементов выборки минус один. Таким образом, с учетом нюансов малой выборки наша формула приобретет следующий вид:

=СТАНДОТКЛОН.В(B2:B13)/КОРЕНЬ(СЧЁТ(B2:B13)-1)

Результат вычисления стандартной ошибки для малой выборки в Microsoft Excel

Урок: Статистические функции в Экселе

Способ 2: применение инструмента «Описательная статистика»

Вторым вариантом, с помощью которого можно вычислить стандартную ошибку в Экселе, является применение инструмента «Описательная статистика», входящего в набор инструментов «Анализ данных» («Пакет анализа»). «Описательная статистика» проводит комплексный анализ выборки по различным критериям. Одним из них как раз и является нахождение ошибки средней арифметической.

Но чтобы воспользоваться данной возможностью, нужно сразу активировать «Пакет анализа», так как по умолчанию в Экселе он отключен.

  1. После того, как открыт документ с выборкой, переходим во вкладку «Файл».
  2. Переход во вкладку Файл в Microsoft Excel

  3. Далее, воспользовавшись левым вертикальным меню, перемещаемся через его пункт в раздел «Параметры».
  4. Перемещение в раздел Параметры в Microsoft Excel

  5. Запускается окно параметров Эксель. В левой части данного окна размещено меню, через которое перемещаемся в подраздел «Надстройки».
  6. Переход в подраздел надстройки окна параметров в Microsoft Excel

  7. В самой нижней части появившегося окна расположено поле «Управление». Выставляем в нем параметр «Надстройки Excel» и жмем на кнопку «Перейти…» справа от него.
  8. Переход в окно надстроек в Microsoft Excel

  9. Запускается окно надстроек с перечнем доступных скриптов. Отмечаем галочкой наименование «Пакет анализа» и щелкаем по кнопке «OK» в правой части окошка.
  10. Включение пакета анализа в окне надстроек в Microsoft Excel

  11. После выполнения последнего действия на ленте появится новая группа инструментов, которая имеет наименование «Анализ». Чтобы перейти к ней, щелкаем по названию вкладки «Данные».
  12. Переход во вкладку Данные в Microsoft Excel

  13. После перехода жмем на кнопку «Анализ данных» в блоке инструментов «Анализ», который расположен в самом конце ленты.
  14. Переход в Анализ данных в Microsoft Excel

  15. Запускается окошко выбора инструмента анализа. Выделяем наименование «Описательная статистика» и жмем на кнопку «OK» справа.
  16. Переход в описательную статистику в Microsoft Excel

  17. Запускается окно настроек инструмента комплексного статистического анализа «Описательная статистика».

    В поле «Входной интервал» необходимо указать диапазон ячеек таблицы, в которых находится анализируемая выборка. Вручную это делать неудобно, хотя и можно, поэтому ставим курсор в указанное поле и при зажатой левой кнопке мыши выделяем соответствующий массив данных на листе. Его координаты тут же отобразятся в поле окна.

    В блоке «Группирование» оставляем настройки по умолчанию. То есть, переключатель должен стоять около пункта «По столбцам». Если это не так, то его следует переставить.

    Галочку «Метки в первой строке» можно не устанавливать. Для решения нашего вопроса это не важно.

    Далее переходим к блоку настроек «Параметры вывода». Здесь следует указать, куда именно будет выводиться результат расчета инструмента «Описательная статистика»:

    • На новый лист;
    • В новую книгу (другой файл);
    • В указанный диапазон текущего листа.

    Давайте выберем последний из этих вариантов. Для этого переставляем переключатель в позицию «Выходной интервал» и устанавливаем курсор в поле напротив данного параметра. После этого клацаем на листе по ячейке, которая станет верхним левым элементом массива вывода данных. Её координаты должны отобразиться в поле, в котором мы до этого устанавливали курсор.

    Далее следует блок настроек определяющий, какие именно данные нужно вводить:

    • Итоговая статистика;
    • К-ый наибольший;
    • К-ый наименьший;
    • Уровень надежности.

    Для определения стандартной ошибки обязательно нужно установить галочку около параметра «Итоговая статистика». Напротив остальных пунктов выставляем галочки на свое усмотрение. На решение нашей основной задачи это никак не повлияет.

    После того, как все настройки в окне «Описательная статистика» установлены, щелкаем по кнопке «OK» в его правой части.

  18. Окно описаительная статистика в Microsoft Excel

  19. После этого инструмент «Описательная статистика» выводит результаты обработки выборки на текущий лист. Как видим, это довольно много разноплановых статистических показателей, но среди них есть и нужный нам – «Стандартная ошибка». Он равен числу 0,505793. Это в точности тот же результат, который мы достигли путем применения сложной формулы при описании предыдущего способа.

Результат расчета стандартной ошибки путем применения инструмента Описательная статистика в Microsoft Excel

Урок: Описательная статистика в Экселе

Как видим, в Экселе можно произвести расчет стандартной ошибки двумя способами: применив набор функций и воспользовавшись инструментом пакета анализа «Описательная статистика». Итоговый результат будет абсолютно одинаковый. Поэтому выбор метода зависит от удобства пользователя и поставленной конкретной задачи. Например, если ошибка средней арифметической является только одним из многих статистических показателей выборки, которые нужно рассчитать, то удобнее воспользоваться инструментом «Описательная статистика». Но если вам нужно вычислить исключительно этот показатель, то во избежание нагромождения лишних данных лучше прибегнуть к сложной формуле. В этом случае результат расчета уместится в одной ячейке листа.

Помогла ли Вам статья?

Да
Нет

Задайте вопрос или оставьте мнение

Понравилась статья? Поделить с друзьями:
  • Ошибка среднего значения в эксель
  • Ошибка ср на котле будерус u072 устранение
  • Ошибка спуска затвора на фотоаппарате nikon
  • Ошибка средней арифметической величины показывает тест
  • Ошибка справочника материалов компас