Assim, o erro padrão avalia a precisão do cálculo da média populacional. Observação: quanto melhor a precisão no cálculo da média populacional, menor será o erro padrão. Exemplo 1. Numa população obteve-se desvio padrão de 2,64 com uma amostra aleatória de 60 elementos.
Para obter uma estimativa do erro padrão, basta dividir o desvio padrão pela raiz quadrada do tamanho amostral. O resultado obtido também estará na mesma unidade de medida do valor amostral.
O erro padrão é uma estimativa do quanto o valor de uma estatística do teste varia de amostra para amostra. É uma medida da incerteza da estatística de teste. O erro padrão pode ser abreviado como erro pdr. O erro padrão é calculado obtendo o desvio padrão da distribuição de amostragem para a estatística do teste.
O erro amostral é a diferença entre uma estatística amostral usada para estimar um parâmetro populacional e o valor real, mas desconhecido do parâmetro. Uma estimativa de uma quantidade de interesse, tal como uma média ou uma porcentagem, estará geralmente sujeita à variação de amostra a amostra.
A diferença entre o valor obtido com a amostra e o valor verdadeiro obtido com a população toda é chamada de erro amostral.
Um baixo desvio indica que os dados estão próximos da média ou do valor esperado. Já um alto desvio padrão, indica que os dados estão espalhados por uma ampla gama de valores.
A margem de erro é metade da largura do intervalo de confiança. Isto pode ser calculado como um múltiplo do erro padrão, com o fator dependendo do nível de confiança desejado.
Quanto menor o erro padrão, mais precisa é a estimativa. Dividir o coeficiente pelo erro padrão calcula um valor-t. Se o valor p associado à estatística t for menor que o nível alfa, você conclui que o coeficiente é significativamente diferente de zero.
A margem de erro é uma estatística que expressa a quantidade de erro amostral aleatório nos resultados de uma pesquisa. Isto é, a margem de erro é a medida do raio ou a metade da largura do intervalo de confiança para a mesma estatística.