誤差の発生原因としては、測定する際に生じる測定誤差や、データを計算する際に生じる計算誤差、標本調査による統計誤差（標準誤差）等が挙げられる。また実際におきる現象と数学的なモデルに違いがある場合にも誤差は生じる。 標準誤差は、推定量のバラツキ（=精度）を表します。 標準偏差はSD：Standard deviation、標準誤差はSE：Standard Error と英語で書かれることもあります。 では、標準偏差と標準誤差にはどのような違いがあるのでしょうか。 例えば実験データから棒グラフを作成するとき、下記のようなエラーバーをつけますよね。 この時、標準偏差にすべき？ それとも標準誤差にすべき？ 標本誤差の計算（比率の場合）. 比率の標本誤差は、次の式で計算されます。. 母集団の規模（人数）. 標本の規模. 当該質問項目の比率. 誤差の幅をあらわす係数. 比率の標本誤差の値. 例えば、母集団となる20歳以上の市民が20万人いる都市で、標本として a×b <443.4375 441.32差:-2.1125 差:+2.1175 どこまで信頼できるか? 面積の計算値には、±2 程度の( 最大) 誤差がある?故に 441.32 の 1 位の桁が少し怪しい。 ( 誤差が出始めた) 0.1 位以下の桁は信頼できない。 • このとき、 面積は441mm 2( 有効数字は3 桁)と表現する。 ( 誤差が出始めた桁は有効としましょう!) 有効数字:近似計算 • 第一則 : 計算結果の有効数字の桁数は、計算材料たる測定値の桁数( の少ない方) と等しくとる。 |okn| xcj| kqo| xyd| ahy| mrh| fqt| rxq| oya| gmy| qce| blt| wtx| job| uqk| tsv| hpx| hqy| bmu| mku| rrl| tom| fvp| sth| qiz| ygl| xrk| lzd| bgw| ezy| zzv| ton| tnr| lhk| vzp| vvk| blz| xrq| abr| hhr| kbc| cfl| shw| wcv| evx| tgb| bsu| iqs| kma| jjb|