Datuen analisiak neurri estatistikoak ulertzea eskatzen du, aldagaiak interpretatzen eta deskribatzen laguntzeko. Datuen analisian ezinbestekoak diren bi neurri dira Batez besteko Errore Estandarra (SEM) eta Desbideratze Estandarra (SD). Antzekoak badirudi ere, helburu eta aplikazio desberdinak dituzte analisi estatistikoan. Artikulu honek SEM eta SDren definizioak, desberdintasunak eta aplikazioak argitzea du helburu.
Batez besteko errore estandarra (SEM)
Batez bestekoaren errore estandarrak (SEM) datu multzo baten laginaren batez bestekoa (batez bestekoa) zenbaterainokoa den aurreikusten den biztanleriaren benetako batez bestekoarekiko zenbaterainokoa den kalkulatzen du. Funtsean, SEM-k laginaren batez bestekoaren zehaztasunaren estimazioa eskaintzen du biztanleriaren batez bestekoaren estimazio gisa. Hona hemen kontuan hartu beharreko funtsezko kontu batzuk:
- Definizioa: Batez besteko Errore Estandarra (SEM) kalkulatzeko formulak lagin baten desbideratze estandarra laginaren tamainaren erro karratuarekin zatitzea dakar, hau "n" sinboloarekin adierazten dena. . Ekuazio hau laginaren batez bestekoaren zehaztasuna estimatzeko erabiltzen da benetako biztanleriaren batez bestekoaren estimazio gisa.
- Interpretazioa: batez bestekoaren errore estandarraren (SEM) tamaina laginketaren banaketaren batez bestekoaren inguruan dagoen sakabanaketa-mailaren adierazgarria da. Sakabanaketa handi batek iradokitzen du laginketa-banaketa oso hedatuta dagoela eta ez dela fidagarria benetako biztanleriaren batez bestekoa estimatzeko, SEM txikiago batek laginketa-banaketa estuago bateratua eta fidagarritasun handiagoa duela benetako biztanleriaren batez bestekoa kalkulatzeko.
- Aplikazioak:
- Doitasuna kalkulatzea: SEM-k laginaren batezbestekoa biztanleriaren batezbestekoa zenbateraino hurbiltzen den kalkulatzen laguntzen du.
- Konfiantza-tarteak: laginaren batez bestekoaren inguruan konfiantza-tarteak eraikitzeko erabiltzen da.
- Hipotesi-probak: SEM funtsezkoa da laginaren batezbestekoari buruzko hipotesi-probak egiteko.
Desbideratze estandarra (SD)
Desbideratze estandarra (SD) datu multzo bateko datu-puntu indibidualen sakabanatzearen edo hedatzearen neurria da, batez bestekoarekiko. Datu-multzoaren aldakortasunari buruzko ikuspegia ematen du. Hona hemen alderdi nagusiak:
Desbideratze estandarra (SD) datu-multzo bateko datu-puntu indibidualak batez bestekotik zenbateraino desbideratzen diren kuantifikatzen duen metrika estatistiko bat da. Neurri honek datu-multzoaren aldakortasunari buruzko informazio baliotsua eskaintzen du. Azter ditzagun funtsezko osagaietan:
- Definizioa: SD bariantza-erro karratua da, hau da, batezbestekoarekiko diferentzia karratuen batez bestekoa.
- Interpretazioa: desbideratze estandar altuak (DE) iradokitzen du datu-puntuak batez bestekotik urrunago sakabanatuta daudela, eta desbideratze estandar baxuak, berriz, datu-puntuak batez bestekoaren inguruan ondo multzokatuta daudela adierazten du.
- Aplikazioak:
- Hedapena deskribatzen: SD-k datu-puntu indibidualak batez bestekotik zenbat desbideratzen diren deskribatzen du.
- Aldakortasuna alderatzea: datu-multzo desberdinetan aldakortasuna alderatzeko aukera ematen du.
- Banaketa ulertzen: SD-k datu banaketaren propietateak ulertzen laguntzen du, adibidez, datuek banaketa normal bati jarraitzen dioten ala ez.
Zer aukeratu: SEM edo SD?
SEM eta SD arteko aukeraketa zure analisiaren testuinguruaren eta lortu nahi duzunaren araberakoa da:
Erabili SEM Noiz:
- Laginaren batez bestekoaren zehaztasuna estimatu behar duzu.
- Laginaren batez bestekoaren inguruan konfiantza-tarteak eraikitzea.
- Laginaren batezbestekoari buruzko hipotesi-probak egitea.
Erabili SD Noiz:
- Datu-puntu indibidualen hedapena edo sakabanaketa deskribatzea.
- Datu multzo ezberdinen arteko aldakortasuna alderatuz.
- Zure datuen banaketa-propietateak ulertzea.
SEM eta SD kodetzea numpy liburutegia erabiliz:
inportatu numpy np gisa
Datu laginak
datuak = [12, 15, 14, 10, 8, 12, 14, 13, 17, 15]
Kalkulatu batez bestekoaren errore estandarra (SEM)
sem = sd / np.sqrt (len (datuak))
print("Batezbestekoaren errore estandarra (SEM):", sem)
Kalkulatu desbideratze estandarra (SD)
sd = np.std(data, ddof=1) # ddof=1 laginaren desbideratze estandarra ematen du
print("Desbideratze estandarra (SD):", sd)
Funtsean, Batez besteko Errore Estandarra (SEM) eta Desbideratze Estandarra (SD) biak adierazle estatistiko erabakigarriak diren arren, rol desberdinak betetzen dituzte. SEM laginaren batez bestekoaren zehaztasuna eta zehaztasuna ebaluatzean zentratzen da, bereziki onuragarria inferentzia estatistiketan. Aitzitik, SD-k datuen sakabanaketari buruzko ikuspegi integrala eskaintzen du, estatistika deskribatzaileetan funtsezkoa. Neurri hauek eta haien erabilerak sakon ulertzea funtsezkoa da datuen azterketa eta interpretaziorako gaitasuna hobetzeko.
