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평균의 표준 편차 (평균의 표준 편차라고도 함)는 둘 이상의 정보 샘플 간의 차이를 결정하는 데 도움이됩니다. 계산은 데이터에 존재할 수있는 변형을 설명합니다. 예를 들어, 여러 남성 표본의 무게를 측정하는 경우 각 표본의 측정 범위가 실질적으로 달라질 수 있습니다. 일부는 150 파운드, 다른 일부는 300 파운드입니다. 그러나 이러한 샘플의 평균은 몇 파운드 만 변할 것입니다. 평균의 표준 오차는 다른 가중치가 평균과 얼마나 다른지를 보여줍니다.
평균의 표준 오차를 결정하기 위해 공식 σM = σ / √N을 작성하십시오. 이 공식에서 σM은 평균의 표준 오차, 찾고자하는 숫자, σ는 원래 분포의 표준 편차를 나타내고 √N은 표본 크기의 제곱을 나타냅니다.
원래 분포의 표준 편차를 결정하십시오. 표준 편차는 단순히 숫자 라인에서 숫자가 얼마나 떨어져 있는지 알려줍니다. 통계 문제를 해결하는 경우 정보가 제공 될 수 있습니다. 그렇다면 공식의 σ를 표준 편차로 바꾸십시오. 제공되지 않으면 스스로 찾아야합니다.
표준 편차가 제공되지 않은 경우 숫자 세트의 평균을 찾으십시오. 즉, 모든 숫자를 더한 다음 그 합계를 추가 한 항목 수로 나눕니다. 각 원래 숫자에서 평균을 빼고 각 결과의 제곱을 구하십시오. 이 새로운 숫자 세트의 평균을 구하십시오. 대답은 당신에게 차이를 줄 것입니다. 분산을 제곱하여 표준 편차를 찾습니다. 수식에서 σ 기호의 숫자를 연결하십시오.
표본 크기를 결정하십시오. 표본 크기는 작업중인 항목 또는 관측치의 수입니다. 공식의 N을 표본 크기로 바꿉니다.
계산기로 표본 크기의 제곱근을 찾으십시오.
표준 편차를 표본 크기의 제곱근으로 나눕니다. 답은 당신에게 평균의 표준 오차를 줄 것입니다.