Відносна стандартна помилка набору даних тісно пов'язана зі стандартною помилкою і може бути обчислена з її стандартного відхилення. Стандартне відхилення - це міра того, наскільки щільно упаковані дані навколо середнього. Стандартна помилка нормалізує цю міру за кількістю вибірок, а відносна стандартна помилка виражає цей результат у відсотках від середнього.
Обчисліть середнє значення вибірки, поділивши суму значень вибірки на кількість вибірок. Наприклад, якщо наші дані складаються з трьох значень - 8, 4 і 3 - тоді сума дорівнює 15, а середня - 15/3 або 5.
Обчисліть відхилення від середнього значення кожного з вибірок та зафіксуйте результати. Для прикладу ми маємо:
(8 - 5)^2 = (3)^2 = 9 (4 - 5)^2 = (-1)^2 = 1 (3 - 5)^2 = (-2)^2 = 4
Підсумуйте квадрати і розділіть на одиницю менше, ніж кількість зразків. У прикладі ми маємо:
(9 + 1 + 4)/(3 - 1) = (14)/2 = 7
Це дисперсія даних.
Обчисліть квадратний корінь дисперсії, щоб знайти стандартне відхилення вибірки. У прикладі маємо стандартне відхилення = sqrt (7) = 2,65.
Розділіть стандартне відхилення на квадратний корінь на кількість зразків. У прикладі ми маємо:
2,65 / sqrt (3) = 2,65 / 1,73 = 1,53
Це стандартна помилка вибірки.
Обчисліть відносну стандартну помилку, поділивши стандартну помилку на середню і виразивши її у відсотках. У прикладі ми маємо відносну стандартну помилку = 100 * (1,53 / 3), яка доходить до 51 відсотка. Тому відносна стандартна помилка для наших прикладних даних становить 51 відсоток.