Différence entre l'écart type et l'erreur standard
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- Juliette Paul
Écart-type est défini comme une mesure absolue de la dispersion d'une série. Il clarifie la quantité standard de variation de chaque côté de la moyenne. Il est souvent mal interprété avec l'erreur standard, car elle est basée sur l'écart-type et la taille de l'échantillon.
Erreur standard est utilisé pour mesurer la précision statistique d'une estimation. Il est principalement utilisé dans le processus de test de l'hypothèse et d'estimation de l'intervalle.
Ce sont deux concepts importants de statistiques, qui sont largement utilisées dans le domaine de la recherche. La différence entre l'écart type et l'erreur standard est basée sur la différence entre la description des données et son inférence.
Contenu: écart-type vs erreur standard
- Tableau de comparaison
- Définition
- Différences clés
- Conclusion
Tableau de comparaison
| Base de comparaison | Écart-type | Erreur standard |
|---|---|---|
| Signification | L'écart type implique une mesure de la dispersion de l'ensemble des valeurs de leur moyenne. | L'erreur standard évoque la mesure de l'exactitude statistique d'une estimation. |
| Statistique | Descriptif | Inférentiel |
| Mesures | Combien d'observations varient les unes des autres. | Quelle est la précision de l'échantillon pour la vraie population. |
| Distribution | Distribution de l'observation concernant la courbe normale. | Distribution d'une estimation concernant la courbe normale. |
| Formule | Racine carrée de variance | Écart-type divisé par la racine carrée de la taille de l'échantillon. |
| Augmentation de la taille de l'échantillon | Donne une mesure plus spécifique de l'écart type. | Diminue l'erreur standard. |
Définition de l'écart-type
L'écart type, est une mesure de la propagation d'une série ou de la distance de la norme. En 1893, Karl Pearson a inventé la notion d'écart type, qui est sans aucun doute la mesure la plus utilisée, dans les études de recherche.
C'est la racine carrée de la moyenne des carrés d'écarts par rapport à leur moyenne. En d'autres termes, pour un ensemble de données donné, l'écart-type est la déviation de la moyenne carré, de la moyenne arithmétique. Pour toute la population, il est indiqué par la lettre grecque «Sigma (σ)», et pour un échantillon, il est représenté par la lettre latine «S».
L'écart type est une mesure qui quantifie le degré de dispersion de l'ensemble des observations. Plus les points de données sont éloignés de la valeur moyenne, plus l'écart est important dans l'ensemble de données, ce qui représente que les points de données sont dispersés sur une plage de valeurs plus large et vice versa.
- Pour les données non classifiées:
- Pour la distribution de fréquence groupée:
Définition de l'erreur standard
Vous avez peut-être observé que différents échantillons, de taille identique, tirés de la même population, donneront diverses valeurs de statistique considérées, i.e. Échantillon moyen. L'erreur standard (SE) fournit, l'écart type dans différentes valeurs de la moyenne de l'échantillon. Il est utilisé pour faire une comparaison entre l'échantillon de moyennes à travers les populations.
En bref, l'erreur standard d'une statistique n'est rien d'autre que l'écart type de sa distribution d'échantillonnage. Il a un grand rôle pour jouer le test de l'hypothèse statistique et de l'estimation de l'intervalle. Il donne une idée de l'exactitude et de la fiabilité de l'estimation. Plus l'erreur standard est petite, plus l'uniformité de la distribution théorique est grande et vice versa.
- Formule: Erreur standard pour la moyenne de l'échantillon = σ / √n
Où, σ est un écart-type de la population
Différences clés entre l'écart type et l'erreur standard
Les points énoncés ci-dessous sont substantiels en ce qui concerne la différence entre l'écart type:
- L'écart type est la mesure qui évalue la quantité de variation de l'ensemble des observations. Des erreurs standard évaluent la précision d'une estimation, i.e. c'est la mesure de la variabilité de la distribution théorique d'une statistique.
- L'écart type est une statistique descriptive, tandis que l'erreur standard est une statistique inférentielle.
- L'écart type mesure à quelle distance les valeurs individuelles sont de la valeur moyenne. Au contraire, à quel point la moyenne de l'échantillon est proche de la moyenne de la population.
- L'écart type est la distribution des observations en référence à la courbe normale. Par rapport à cela, l'erreur standard est la distribution d'une estimation en référence à la courbe normale.
- L'écart type est défini comme la racine carrée de la variance. Inversement, l'erreur standard est décrite comme l'écart type divisé par la racine carrée de la taille de l'échantillon.
- Lorsque la taille de l'échantillon est augmentée, elle fournit une mesure plus particulière de l'écart type. Contrairement à l'erreur standard lorsque la taille de l'échantillon augmente, l'erreur standard a tendance à diminuer.
Conclusion
Dans l'ensemble, l'écart type est considéré comme l'une des meilleures mesures de la dispersion, qui évaluent la dispersion des valeurs de la valeur centrale. D'un autre côté, l'erreur standard est principalement utilisée pour vérifier la fiabilité et la précision de l'estimation et donc, plus l'erreur est petite, plus sa fiabilité et sa précision sont plus petites.