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माध्य की मानक त्रुटि, जिसे माध्य के मानक विचलन के रूप में भी जाना जाता है, सूचना के एक से अधिक नमूनों के बीच के अंतर को निर्धारित करने में मदद करता है। गणना उन भिन्नताओं के लिए होती है जो डेटा में मौजूद हो सकती हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप पुरुषों के कई नमूनों का वजन लेते हैं, तो माप प्रत्येक नमूने में काफी हद तक हो सकता है; कुछ का वजन 150 पाउंड जबकि अन्य का वजन 300 पाउंड हो सकता है। हालांकि, इन नमूनों का मतलब बस कुछ पाउंड से भिन्न होगा। माध्य की मानक त्रुटि दर्शाती है कि माध्य से भिन्न भार कितना भिन्न है।
माध्य की मानक त्रुटि को निर्धारित करने के लिए सूत्र toM = σ / determineN लिखें। इस सूत्र में, standsM माध्य की मानक त्रुटि के लिए है, जिस संख्या को आप देख रहे हैं, σ मूल वितरण के मानक विचलन के लिए खड़ा है और isN नमूना आकार का वर्ग है।
मूल वितरण के मानक विचलन का निर्धारण करें। मानक विचलन हमें बताता है कि संख्या रेखा पर संख्याएँ कितनी दूर हैं। यदि आप एक सांख्यिकी समस्या का समाधान कर रहे हैं, तो जानकारी आपको प्रदान की जा सकती है। यदि हां, तो मानक विचलन के साथ σ को अपने सूत्र में बदलें। यदि यह प्रदान नहीं किया गया है, तो आपको इसे अपने दम पर खोजना होगा।
यदि मानक विचलन प्रदान नहीं किया गया है तो अपने संख्याओं के सेट का मतलब ढूंढें; अर्थात्, सभी संख्याओं को एक साथ जोड़ें, फिर उस योग को आपके द्वारा जोड़ी गई वस्तुओं की संख्या से विभाजित करें। अपने प्रत्येक मूल नंबरों से माध्य को घटाएं, और प्रत्येक के परिणामों को वर्ग करें। आपके द्वारा काम किए गए संख्याओं के इस नए सेट का औसत निर्धारित करें; उत्तर आपको विचरण देगा। मानक विचलन को खोजने के लिए विचरण को स्क्वायर करें। अपने सूत्र में in प्रतीक के लिए संख्या प्लग करें।
नमूना आकार निर्धारित करें। नमूना आकार उन वस्तुओं या टिप्पणियों की संख्या है, जिनके साथ आप काम कर रहे हैं। अपने नमूना आकार के साथ सूत्र में N को बदलें।
अपने कैलकुलेटर के साथ नमूना आकार के वर्गमूल का पता लगाएं।
नमूना आकार के वर्गमूल द्वारा मानक विचलन को विभाजित करें। उत्तर आपको माध्य की मानक त्रुटि देगा।