Error estándar – Definición, qué es el error estándar y cómo funciona el error estándar?

Qué se entiende por error estándar?

El error estándar se refiere a un concepto estadístico que comprueba la precisión con la que una distribución muestral utiliza la desviación estándar para describir una población. En estadística, la media de una muestra se desvía de la media real de una población; esta divergencia es el error estándar de la media.

La desviación estándar media de una población de muestra estadística es, por tanto, un error estándar (SE) de una estadística.

Error estándar explicado

El término «error estándar» se utiliza para denotar la desviación estándar de diferentes estadísticas muestrales, por ejemplo, la media o la mediana. El «error estándar de la media», por ejemplo, se refiere a la desviación estándar en la distribución de las medias muestrales tomadas de una población. Cuanto menor sea el error estándar, más representativa será la muestra del conjunto de la población.

La relación entre el error estándar y la desviación estándar es tal que el error estándar es igual a la desviación estándar dividida por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra para un tamaño de muestra determinado. Además, el error estándar es inversamente proporcional al tamaño de la muestra; cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, menor será el error estándar, ya que las cifras se aproximan al valor real.

El error estándar forma parte de las estadísticas descriptivas. Refleja la desviación estándar media dentro de un conjunto de datos. Actúa como una medida de varianza para las variables aleatorias, incluyendo una medida de la distribución. Cuanto menor sea la dispersión, más fiable será el conjunto de datos.

Fundamentos del error estándar

La media, o el promedio, suele medirse cuando se hace un muestreo de una población. El error estándar puede implicar la varianza entre la media medida de la población y la que se considera conocida o reconocida como exacta. Ayuda a mitigar cualquier posible imprecisión relacionada con el procesamiento de la muestra.

En los casos en los que se obtienen múltiples muestras, la media de cada una de ellas puede ser ligeramente diferente de las demás, creando una distribución entre las variables. Muy comúnmente, esta distribución se calcula como el error estándar, teniendo en cuenta las variaciones de los conjuntos de datos entre los métodos.

Cuantos más puntos de datos participen en las estimaciones medias, menor será el error estándar. Cuando el error estándar es pequeño, se supone que los datos reflejan mejor la media real. Los datos pueden presentar algunas anomalías notables en los casos en que el error estándar es alto.

La desviación estándar se refiere a una medida de la difusión de cada punto de datos. La desviación estándar se utiliza para ayudar a evaluar la validez de los datos basándose en el número de puntos de datos mostrados en cada nivel de desviación estándar. Los errores estándar actúan como una forma de evaluar la exactitud de la muestra o la precisión de varias muestras mediante la evaluación de la varianza dentro de las medias.

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