통계에서 상대 표준 오차 (RSE)는 측량 추정치의 표준 오차를 측량 추정값으로 나눈 다음 100을 곱한 값과 같습니다. 숫자에 100을 곱하면 백분율로 표시 할 수 있습니다. RSE가 반드시 표준 오차 이상의 새로운 정보를 나타내는 것은 아니지만 통계적 신뢰를 나타내는 우수한 방법 일 수 있습니다.
상대 표준 오차 대 표준 오차
표준 오차는 설문 조사 추정치가 실제 모집단에서 얼마나 벗어날 수 있는지 측정합니다. 숫자로 표시됩니다. 반대로 상대 표준 오차 (RSE)는 추정치의 일부로 표현 된 표준 오차이며 일반적으로 백분율로 표시됩니다. RSE가 25 % 이상인 견적은 샘플링 오류가 많으므로주의해서 사용해야합니다.
설문 조사 추정 및 표준 오류
측량과 표준 오차는 확률 이론과 통계의 중요한 부분입니다. 통계학자는 표준 오차를 사용하여 조사 된 데이터로부터 신뢰 구간을 구성합니다. 이러한 추정치의 신뢰도는 신뢰 구간으로 평가할 수 있습니다. 경험적 테스트 및 연구의 유효성을 결정하는 데 신뢰 구간이 중요합니다.
신뢰 구간은 알 수없는 모집단 모수의 실제 값을 포함 할 수있는 관측 된 데이터의 통계에서 계산 된 구간 추정 유형입니다. 신뢰 구간은 모집단 값이 놓일 수있는 범위를 나타냅니다. 모집단 값의 추정치 및 관련 표준 오차를 사용하여 구성됩니다. 예를 들어 모집단 값이 추정치의 두 표준 오차 내에있을 확률은 약 95 % (20의 경우 19 번 확률)이므로 95 % 신뢰 구간은 추정치 더하기 또는 빼기 표준 오차와 같습니다.
평신도의 관점에서, 데이터 표본의 표준 오차는 표본과 전체 모집단 사이의 가능한 차이를 측정 한 것입니다. 예를 들어, 10, 000 명의 흡연 성인을 대상으로 한 연구는 가능한 모든 흡연 성인을 대상으로 한 조사와는 약간 다른 통계 결과를 생성 할 수 있습니다.
샘플 오류가 작을수록 더 안정적인 결과를 나타냅니다. 추론 적 통계에서 중심 한계 정리는 큰 표본은 대략 정규 분포와 낮은 표본 오차를 갖는 경향이 있음을 시사합니다.
표준 편차 및 표준 오차
데이터 세트의 표준 편차는 측량 결과의 농도를 표현하는 데 사용됩니다. 데이터의 다양성이 적 으면 표준 편차가 낮아집니다. 다양성이 높을수록 표준 편차가 높아질 수 있습니다.
표준 오차는 때때로 표준 편차와 혼동됩니다. 표준 오차는 실제로 평균의 표준 편차를 나타냅니다. 표준 편차는 주어진 샘플 내부의 변동성을 나타내는 반면 표준 오차는 샘플링 분포 자체의 변동입니다.
상대 표준 오차
표준 오차는 표본 조사와 전체 모집단 사이의 절대 게이지입니다. 상대 표준 오차는 표준 오차가 결과에 비해 큰지 보여줍니다. 상대 표준 오차가 크면 결과가 유의하지 않음을 나타냅니다. 상대 표준 오차의 공식은 다음과 같습니다.
의 상대 표준 오차 = 추정 표준 오차 × 100 여기서: 표준 오차 = 평균 샘플의 표준 편차 추정 = 샘플의 평균
