Vidurkio standartinės paklaidos apskaičiavimas gali būti nelengvas uždavinys. Tačiau naudojant „Microsoft Excel“ nesunku gauti reikiamus atsakymus. Šiame straipsnyje sužinosite, kaip apskaičiuoti standartinę vidurkio paklaidą programoje „Excel“ ir kaip interpretuoti rezultatus. Atlikę kelis paprastus veiksmus, galėsite suprasti duomenų prasmę ir panaudoti juos priimdami pagrįstus sprendimus. Taigi pradėkime!
„Excel“ standartinės vidurkio klaidos apskaičiavimas:
- Atidarykite „Excel“ skaičiuoklę.
- Įveskite duomenis į stulpelius.
- Lango viršuje spustelėkite skirtuką „Formulės“.
- Skirtuke „Formulės“ spustelėkite parinktį „Daugiau funkcijų“.
- Išskleidžiamajame meniu spustelėkite „Statistika“.
- Sąraše „Statistika“ spustelėkite „STDEV.S“.
- Pasirinkite langelių diapazoną, kuriame yra duomenys.
- Spustelėkite mygtuką „Gerai“.
- Pasirinktame langelyje bus rodoma standartinė vidurkio paklaida.
ekrano užrakto ekranas
„Excel“ standartinės vidurkio klaidos apskaičiavimas
Standartinė vidurkio klaida (SEM) yra plačiai naudojamas imties kintamumo matas. Jis apskaičiuojamas apskaičiuojant imties standartinį nuokrypį, padalytą iš imties dydžio kvadratinės šaknies. Šis kintamumo matas yra naudingas lyginant skirtingų dydžių imtis ir nustatant patikimumą, su kuriuo rezultatai gali būti apibendrinti populiacijoje. Šiame straipsnyje paaiškinsime, kaip apskaičiuoti SEM programoje „Excel“.
Pirmas žingsnis apskaičiuojant SEM programoje „Excel“ yra duomenų įvedimas į skaičiuoklę. Tai galima padaryti įvedus duomenis į vieną skaičiuoklės stulpelį. Įvedus duomenis, sekantis žingsnis – apskaičiuoti duomenų vidurkį. Tai galima padaryti naudojant „Excel“ funkciją AVERAGE. Apskaičiavus vidurkį, naudojant funkciją STDEV.S galima apskaičiuoti standartinį duomenų nuokrypį.
Trečias žingsnis apskaičiuojant SEM programoje „Excel“ yra padalyti standartinį imties nuokrypį iš imties dydžio kvadratinės šaknies. Tai galima padaryti naudojant formulę =STDEV.S/SQRT(COUNT). Ši formulė duos imties SEM. Rezultatas skaičiuoklėje gali būti rodomas kaip dešimtainis skaičius arba procentais.
Standartinės vidurkio klaidos aiškinimas
SEM interpretavimas yra svarbus norint suprasti tyrimo rezultatus. SEM gali būti naudojamas palyginti skirtingų dydžių imtis ir nustatyti patikimumą, su kuriuo rezultatai gali būti apibendrinti populiacijoje. Kuo mažesnis SEM, tuo labiau imties rezultatus galima apibendrinti populiacijoje. Ir atvirkščiai, kuo didesnis SEM, tuo mažiau imties rezultatų galima apibendrinti populiacijoje.
SEM taip pat gali būti naudojamas dviejų ar daugiau imčių vidurkiams palyginti. Jei SEM tarp dviejų imčių yra mažas, galima daryti išvadą, kad dviejų imčių vidurkiai reikšmingai nesiskiria. Kita vertus, jei SEM tarp dviejų imčių yra didelis, galima daryti išvadą, kad dviejų imčių vidurkiai labai skiriasi.
Standartinės vidurkio klaidos apribojimai
Nors SEM yra naudingas kintamumo matas, jis nėra be apribojimų. Vienas iš pagrindinių SEM apribojimų yra tai, kad daroma prielaida, kad imtis gerai reprezentuoja populiaciją. Jei imtis netinkamai reprezentuoja populiaciją, SEM gali būti netikslus kintamumo matas.
Kitas SEM apribojimas yra tas, kad daroma prielaida, kad duomenys yra įprastai paskirstyti. Jei duomenys nėra įprastai paskirstyti, SEM rezultatai gali būti klaidinantys. Pavyzdžiui, jei duomenys yra iškreipti, SEM gali būti neįvertintas.
xbox vienas lėtas įkėlimo greitis
Galiausiai, svarbu atsiminti, kad SEM yra tik tiek tikslūs, kiek ir duomenys, naudojami jai apskaičiuoti. Jei duomenys netikslūs arba neišsamūs, SEM rezultatai gali būti netikslūs. Todėl svarbu užtikrinti, kad SEM apskaičiuoti naudojami duomenys būtų tikslūs ir išsamūs.
6 dažniausiai užduodami klausimai
Kas yra standartinė vidurkio klaida?
Standartinė vidurkio klaida (SEM) yra imties statistikos kintamumo matas. Jis apskaičiuojamas kaip imties standartinis nuokrypis, padalytas iš imties dydžio kvadratinės šaknies. SEM matuoja, kiek imties vidurkis yra arti tikrojo populiacijos vidurkio.
Kaip „Excel“ apskaičiuojama standartinė vidurkio klaida?
Standartinę vidurkio klaidą galima apskaičiuoti „Excel“ naudojant STDEV.S funkciją. Ši funkcija kaip parametrą pasirenka langelių diapazoną ir grąžina to diapazono duomenų pavyzdinį standartinį nuokrypį. Tada standartinė vidurkio klaida apskaičiuojama padalijus šį imties standartinį nuokrypį iš imties dydžio kvadratinės šaknies.
Kokia yra STDEV.S funkcijos sintaksė?
Funkcijos STDEV.S sintaksė yra STDEV.S(numeris1,,…). Tai paima vieną ar daugiau skaitinių argumentų ir grąžina duomenų standartinį nuokrypį.
chromas mirga
Kokia yra standartinės vidurkio klaidos skaičiavimo formulė „Excel“?
„Excel“ standartinės vidurkio klaidos apskaičiavimo formulė yra tokia:
SE = STDEV.S (ląstelių diapazonas) / SQRT (SKAIČIUS (ląstelių diapazonas))
Kai SE yra standartinė vidurkio klaida, STDEV.S yra imties standartinio nuokrypio skaičiavimo funkcija, o SQRT(SKAIČIUS (ląstelių diapazonas)) yra kvadratinė šaknis iš duomenų taškų skaičiaus diapazone.
Koks yra „Excel“ standartinės vidurkio klaidos skaičiavimo pavyzdys?
Pavyzdžiui, jei turime langelių diapazoną, kuriame yra reikšmės 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 ir 10, tada standartinę vidurkio klaidą galima apskaičiuoti naudojant šią formulę:
SE = STDEV.S(A1:A10) / SQRT(SKAIČIUS(A1:A10))
Kur A1:A10 yra langelių, kuriuose yra duomenų, diapazonas.
Ką mums sako standartinė vidurkio klaida?
Standartinė vidurkio klaida parodo, kiek imties vidurkis yra arti tikrojo populiacijos vidurkio. Jis apskaičiuojamas padalijus imties standartinį nuokrypį iš imties dydžio kvadratinės šaknies. Jis gali būti naudojamas lyginant skirtingus mėginius arba lyginant tą patį mėginį laikui bėgant, siekiant patikrinti nuoseklumą.
Apibendrinant galima pasakyti, kad standartinės vidurkio paklaidos apskaičiavimas „Microsoft Excel“ yra paprastas ir nesudėtingas procesas. Vos keliais pelės paspaudimais galite greitai ir tiksliai nustatyti standartinę duomenų rinkinio klaidą. Šią informaciją galima naudoti norint palyginti kelių eksperimentų rezultatus arba daryti išvadas iš duomenų rinkinio. Suprasdami, kaip apskaičiuoti standartinę vidurkio paklaidą programoje „Excel“, galite priimti labiau pagrįstus sprendimus analizuodami duomenis.
