La deviazione standard relativa di un set di dati è strettamente imparentata con l'errore standard e possono essere calcolata dalla sua deviazione standard. Deviazione standard è una misura di quanto strettamente imballate sono i dati intorno alla media. Errore standard normalizza questa misura in termini di numero di campioni, ed errore standard relativo esprime questo risultato come percentuale della media.

Istruzioni

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Calcolare la media del campione, dividendo la somma dei valori di esempio per il numero di campioni. Ad esempio, se i nostri dati è costituito da tre valori - 8, 4 e 3-- quindi la somma è 15 e la media è 15/3 o 5.

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Le deviazioni dalla media di tutti gli esempi di calcolo e Piazza i risultati. Per esempio, abbiamo:

(8 - 5) ^ 2 = (3) ^ 2 = 9

(4 - 5) ^ 2 = (-1) ^ 2 = 1

(3 - 5) ^ 2 = (-2) ^ 2 = 4

3

Sommare le piazze e dividere per uno meno il numero di campioni. Nell'esempio, abbiamo:

(9 + 1 + 4) /(3-1)

= 14/2

= 7

Questa è la varianza dei dati.

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Calcolare la radice quadrata della varianza per trovare la deviazione standard del campione. Nell'esempio, abbiamo la deviazione standard = sqrt(7) = 2,65.

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Dividere la deviazione standard per la radice quadrata del numero di campioni. Nell'esempio, abbiamo:

2.65/sqrt(3)

= 2.65/1.73

= 1,53

Questo è l'errore standard del campione.

6

Calcolare l'errore standard relativo dividendo l'errore standard per la media e esprimendo questo come una percentuale. Nell'esempio, abbiamo il relativo errore standard = 100 * (1.53/3), che viene a 51 per cento. Pertanto, la deviazione relativa standard per i nostri dati di esempio è il 51 per cento.