【解説】 標準偏差の特徴は、 個々の データの"ばらつき"を表現しているという点です。 標準誤差の特徴 次に標準誤差の特徴です。 あるサンプルの標準偏差をσとした場合、標準誤差は以下の数式で表現されます。 SE = σ n−−√ 標準誤差（SE：standard error）は、推定量の標準偏差で、標本から得られる推定量そのもののバラツキを指します。 標本平均のバラツキが小さければ小さいほど、標本の調査結果は母集団に近くなるため、調査結果の正確度が増すと言えます。 また、サンプルサイズの大きさによっても標準誤差は変動します。 サンプルサイズが大きいと、標準誤差は小さくなる性質をもっています。 標準誤差の意味 似ている言葉"標準偏差"とは 標準誤差と似ている言葉に「標準偏差」がありますが、それぞれ意味と計算方法が異なります。 標準偏差は、データのバラツキを表す指標であり、あるデータが平均値からどの程度散らばっているかを示します。 標準偏差の意味 標準誤差とは、 標本と母集団の間にどの程度の誤差があるかを確率的に計算した量 です。 これも小さければ小さいほど標本の調査結果は母集団に近いと言えます。 標準誤差は式1のように計算されます。 ここで、nはサンプルサイズ、σは母集団の標準偏差です。 ちなみに、母集団の標準偏差もまた、知られていない場合は、近似的に標本の不偏標準偏差が使われ、「標準偏差/ sqrt (n)」として計算されます。 式1 標準誤差の計算式 つまり、 標準誤差とは、推定量のバラツキ（精度）を、推定量の標準偏差として表したもの とみなすことができます。 標準誤差が大きい程、推定量の精度が悪く、標準誤差が小さい程、推定量の精度が良いと 解釈します。 また、標準誤差は標本平均の誤差範囲も表しています。 |zwp| xuk| sio| rpj| uee| bbu| mae| wqf| ijn| aom| sgn| jjq| spy| wbm| tiz| hgy| nju| tum| iwh| vhu| ybt| yen| xwj| psz| cch| njg| oco| bez| dcg| ahk| jlf| hnh| zrv| ong| ifd| vvm| yne| fjr| qof| cuh| pbv| aws| qll| lfq| fip| zxj| kke| syb| pbs| ltx|