Déviation standard 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 type, 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 d'hypothèse et d'estimation d'intervalle.
Ce sont deux concepts importants de la statistique, qui sont largement utilisés dans le domaine de la recherche. La différence entre l'écart type et l'erreur type est basée sur la différence entre la description des données et leur inférence.
Base de comparaison | Déviation standard | Erreur standard |
---|---|---|
Sens | L’écart-type implique une mesure de la dispersion de l’ensemble des valeurs par rapport à leur valeur moyenne.. | L'erreur standard indique la mesure de l'exactitude statistique d'une estimation. |
Statistique | Descriptif | Inférentielle |
Les mesures | Combien d'observations varient les unes des autres. | Quelle est la précision de la moyenne de l'échantillon par rapport à la moyenne de la population?. |
Distribution | Distribution d'observation concernant la courbe normale. | Distribution d'une estimation concernant la courbe normale. |
Formule | Racine carrée de la 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 type. |
La déviation standard est une mesure de la dispersion d'une série ou de la distance par rapport à la norme. En 1893, Karl Pearson a inventé la notion de déviation standard, qui est sans doute la mesure la plus utilisée, dans les études de recherche..
C'est la racine carrée de la moyenne des carrés des déviations par rapport à leur moyenne. En d'autres termes, pour un ensemble de données donné, l'écart type est l'écart-racine-moyenne-carré, par rapport à la moyenne arithmétique. Pour la population entière, 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 d'observations. Plus les points de données sont éloignés de la valeur moyenne, plus l'écart dans l'ensemble de données est grand, ce qui signifie que les points de données sont dispersés sur une plage de valeurs plus étendue, et inversement..
Vous avez peut-être observé que différents échantillons, de taille identique, issus de la même population, donneraient diverses valeurs statistiques considérées, à savoir la moyenne de l'échantillon. 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 les moyennes d'échantillon à travers les populations.
En bref, l'erreur type d'une statistique n'est rien d'autre que l'écart type de sa distribution d'échantillonnage. Il est essentiel de tester les hypothèses statistiques et l'estimation d'intervalles. Cela donne une idée de l'exactitude et de la fiabilité de l'estimation. Plus l'erreur type est petite, plus l'uniformité de la distribution théorique est grande et inversement.
Les points indiqués ci-dessous sont importants en ce qui concerne la différence entre l'écart type:
De manière générale, l'écart-type est considéré comme l'une des meilleures mesures de dispersion permettant de mesurer la dispersion des valeurs par rapport à la valeur centrale. D'autre part, l'erreur type est principalement utilisée pour vérifier la fiabilité et la précision de l'estimation. Ainsi, plus l'erreur est petite, plus sa fiabilité et sa précision sont grandes..