El error estándar indica cómo se distribuyen las mediciones dentro de una muestra de datos. Es la desviación estándar dividida por la raíz cuadrada del tamaño de muestra de datos. La muestra puede incluir datos de mediciones científicas, puntajes de pruebas, temperaturas o una serie de números aleatorios. La desviación estándar indica la desviación de los valores de muestra de la media de la muestra. El error estándar está inversamente relacionado con el tamaño de muestra: cuanto mayor es la muestra, menor es el error estándar.

Calcule la media de su muestra de datos. La media es el promedio de los valores de muestra. Por ejemplo, si las observaciones meteorológicas en un período de cuatro días durante el año son 52, 60, 55 y 65 grados Fahrenheit, entonces la media es 58 grados Fahrenheit: (52 + 60 + 55 + 65) /4. p> Calcule la suma de las desviaciones cuadradas (o diferencias) de cada valor de muestra de la media. Tenga en cuenta que la multiplicación de números negativos por sí mismos (o cuadrando los números) arroja números positivos. En el ejemplo, las desviaciones al cuadrado son (58 - 52) ^ 2, (58 - 60) ^ 2, (58 - 55) ^ 2 y (58 - 65) ^ 2, o 36, 4, 9 y 49, respectivamente . Por lo tanto, la suma de las desviaciones al cuadrado es 98 (36 + 4 + 9 + 49).

Encuentre la desviación estándar. Divida la suma de las desviaciones cuadradas por el tamaño de muestra menos uno; luego, toma la raíz cuadrada del resultado. En el ejemplo, el tamaño de muestra es cuatro. Por lo tanto, la desviación estándar es la raíz cuadrada de [98 /(4 - 1)], que es aproximadamente 5,72.

Calcule el error estándar, que es la desviación estándar dividida por la raíz cuadrada del tamaño de muestra. . Para concluir el ejemplo, el error estándar es 5.72 dividido por la raíz cuadrada de 4 o 5.72 dividido entre 2 o 2.86.