El error estándar relativa de un conjunto de datos está estrechamente relacionado con el error estándar y se puede calcular a partir de su desviación estándar . La desviación estándar es una medida de cuán fuertemente empaquetada los datos es alrededor de la media . Error estándar normaliza esta medida en términos del número de muestras , y el error estándar relativa expresa este resultado como un porcentaje de la media . Cosas que necesitará Calculadora

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calcular la media de la muestra dividiendo la suma de los valores de la muestra por el número de muestras. Por ejemplo, si los datos se compone de tres valores - 8 , 4 y 3 - entonces la suma es 15 y la media es de 15 /3 o 5
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Calcular las desviaciones de la media . de cada una de las muestras y la plaza de los resultados . Para el ejemplo , tenemos :

( 8 - 5 ) ^ 2 = ( 3 ) ^ 2 = 9

( 4 - 5 ) ^ 2 = ( -1 ) ^ 2 = 1

( 3-5 ) ^ 2 = ( -2 ) ^ 2 = 4
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suma los cuadrados y se divide por uno menos que el número de muestras. En el ejemplo, tenemos:

( 9 + 1 + 4 ) /( 3 - 1 )

= ( 14 ) /2 = 7

< p > Esta es la varianza de los datos .
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Calcular la raíz cuadrada de la varianza para encontrar la desviación estándar de la muestra . En el ejemplo, tenemos desviación estándar = sqrt ( 7 ) = 2,65 .
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Divida la desviación estándar por la raíz cuadrada del número de muestras . En el ejemplo, tenemos:

2.65/sqrt ( 3 )

= 2.65/1.73 = 1.53

Este es el error estándar de la muestra.
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Calcular el error estándar relativa dividiendo el error estándar de la media y expresar esto como un porcentaje . En el ejemplo, tenemos margen de error relativo = 100 * ( 1.53 /3 ) , que llega a 51 por ciento. Por lo tanto , el error estándar relativo de nuestros datos de ejemplo es del 51 por ciento.