Thuật ngữ "thống kê" có nghĩa là thực hành phân tích và thu thập dữ liệu số được cung cấp với số lượng lớn. Có một số nghiên cứu thống kê, một số nghiên cứu trong số đó là sinh học, tài chính, tâm lý học, kỹ thuật, và nhiều nghiên cứu khác. Các nghiên cứu thống kê rất hữu ích để thu thập và phân tích bất kỳ dữ liệu nào ở dạng số.
Độ lệch chuẩn và Sai số chuẩn là hai trong số những thước đo phổ biến nhất được sử dụng trong lĩnh vực thống kê. Động cơ chính của Độ lệch chuẩn và Sai số chuẩn là để hiển thị kết quả phân tích thống kê và các đặc điểm của dữ liệu mẫu. Độ lệch Chuẩn và Lỗi Chuẩn hơi khó hiểu nhưng chúng khác nhau về nhiều mặt.
Độ lệch Chuẩn so với Lỗi Chuẩn
Sự khác biệt chính giữa Độ lệch Chuẩn và Sai số Chuẩn là cả hai đều khác nhau về mức độ giao thoa thống kê của chúng. Độ lệch chuẩn giúp các giá trị dữ liệu riêng lẻ được phân tán. Nó cho thấy độ chính xác của giá trị trung bình, đại diện cho dữ liệu mẫu. Trong khi Lỗi chuẩn dựa trên sự can thiệp thống kê của dữ liệu lấy mẫu.
Trong thống kê, Độ lệch chuẩn thể hiện số lượng thành viên của một nhóm nhất định khác với giá trị của giá trị trung bình của cùng một nhóm. Karl Pearson là người đầu tiên sử dụng Độ lệch chuẩn trong văn bản cho các bài giảng của mình. Thuật ngữ này lần đầu tiên được sử dụng vào năm 1894. Độ lệch Chuẩn là thuật ngữ được sử dụng để thay thế các tên thay thế được sử dụng trước đó cho các ý tưởng giống nhau.
Trong thống kê, Sai số Chuẩn được gọi là Độ lệch Chuẩn gần đúng được bao gồm trong tổng thể mẫu thống kê. Sự thay đổi bao gồm trong Sai số chuẩn là giữa giá trị trung bình được tính toán dựa trên dân số và giá trị khác là chính xác được chấp nhận. Nếu phép tính giá trị trung bình bao gồm nhiều điểm dữ liệu hơn, thì sai số chuẩn sẽ nhỏ hơn.
Bảng so sánh giữa độ lệch chuẩn và lỗi chuẩn
| Các thông số so sánh | Độ lệch chuẩn | Lỗi tiêu chuẩn |
|---|---|---|
| Nghĩa | Một thước đo độ phân tán từ giá trị trung bình thông qua một tập hợp dữ liệu. | Một thước đo ước tính thông qua độ chính xác thống kê của nó. |
| Biểu thị sự thay đổi | Trong mẫu. | Trong dân số, giữa nhiều mẫu. |
| Loại | Thống kê mô tả. | Thống kê suy luận. |
| Phân bổ | Quan sát liên quan đến đường cong thông thường. | Một ước lượng liên quan đến đường cong bình thường. |
| Phép tính | Bằng cách tạo rễ bình phương cho phương sai. | Chia độ lệch chuẩn cho căn bậc hai của kích thước mẫu. |
Độ lệch chuẩn là gì?
Biến thể chỉ ra độ lệch của các giá trị ở mức trung bình. Kết quả là, mức độ thay đổi được xác định bằng các thước đo của sự thay đổi. Về các thước đo sự thay đổi, Độ lệch Chuẩn là một trong những thước đo phổ biến nhất được sử dụng. Để phân tích toán học thuận tiện, mọi người thích Độ lệch chuẩn vì nó hoàn toàn dựa trên tất cả các giá trị cho dù đó là giá trị cao nhất hay thấp nhất.
Độ lệch chuẩn được gọi là thước đo độ phân tán từ giá trị trung bình thông qua một tập hợp dữ liệu. Động cơ chính của nó là đo lường sự biến thiên tuyệt đối của bất kỳ phân phối nào. Nếu độ phân tán hoặc độ biến thiên cao hơn Độ lệch chuẩn là quá lớn. Kết quả là, độ lớn của độ lệch cũng sẽ lớn hơn. Độ lệch Chuẩn được ký hiệu là σ (sigma).
Khi nói đến các điều khoản tài chính, Độ lệch Chuẩn được sử dụng trong các giao dịch như quỹ tương hỗ, cổ phiếu và những thứ khác. Độ lệch Chuẩn được sử dụng để đo lường rủi ro liên quan đến một công cụ đầu tư. Nó rất hữu ích cho các nhà đầu tư vì nó cung cấp cho họ cơ sở toán học để đưa ra quyết định trên thị trường tài chính cho khoản đầu tư của họ.
Độ lệch chuẩn có thể được tính toán bằng phần mềm được sử dụng để phân tích thống kê cũng như bằng tay. Để có kết quả cuối cùng, bạn phải thực hiện một số bước, chẳng hạn như tìm điểm trung bình hơn là tìm độ lệch của từng điểm. Độ lệch bình phương xa hơn và tìm tổng bình phương. Sau đó, đi tìm phương sai và tìm nó, sau đó, tìm căn bậc hai của nó.
Lỗi tiêu chuẩn là gì?
Trong toán học, Sai số chuẩn được sử dụng để đo sự biến thiên trong thống kê. SE là dạng viết tắt của nó. Nó giúp tạo ra một ước tính của Sai số Chuẩn trong một mẫu nhất định. Nó ước tính độ chính xác, nhất quán và hiệu quả của một mẫu hoặc có thể nói rằng nó đo lường cách trình bày phân bố lấy mẫu đại diện cho một tổng thể một cách chính xác.
Giá trị trung bình hoặc trung bình được tính khi có một dân số được lấy mẫu. Lỗi tiêu chuẩn giúp bù đắp cho bất kỳ sự thiếu chính xác ngẫu nhiên nào liên quan đến việc thu thập các mẫu. Khi nhiều mẫu được thu thập, nó tạo ra sự khác biệt giữa các biến vì giá trị trung bình của mỗi mẫu hơi khác nhau. Sự khác biệt được tính là Sai số Chuẩn.
Sai số chuẩn rất hữu ích về mặt thống kê cũng như kinh tế học. Khi nói đến các thuật ngữ tài chính, nó rất hữu ích trong lĩnh vực liên quan đến kinh tế lượng. Trong phần này, nhà nghiên cứu sử dụng Lỗi chuẩn để thực hiện kiểm định giả thuyết và phân tích hồi quy. Trong khi trong thống kê suy luận, Sai số Chuẩn là cơ sở để tạo ra độ tin cậy.
Sai số chuẩn được tính bằng cách chia độ lệch chuẩn cho căn bậc hai của cỡ mẫu. Nếu có nhiều điểm dữ liệu hơn trong phép tính trung bình, Sai số chuẩn sẽ nhỏ hơn. Do đó, dữ liệu sẽ đại diện hơn cho giá trị trung bình thực. Trong trường hợp, các bất thường đáng chú ý được tìm thấy trong dữ liệu, điều đó có nghĩa là Lỗi tiêu chuẩn lớn.
Sự khác biệt chính giữa độ lệch chuẩn và lỗi chuẩn
Sự kết luận
Vì vậy, có thể kết luận rằng các nghiên cứu thống kê đóng một vai trò quan trọng trong thế giới đương đại. Độ lệch chuẩn và Sai số chuẩn là hai trong số những thước đo phổ biến nhất được sử dụng trong lĩnh vực thống kê. Cả hai đều được sử dụng để hiển thị các đặc điểm của dữ liệu mẫu và thống kê phân tích. Mặc dù chúng khác nhau về mức độ can thiệp thống kê.
Độ lệch Chuẩn và Sai số Chuẩn không có sự cạnh tranh giữa chúng vì cả hai đều có công dụng của chúng. Độ lệch chuẩn giúp đưa ra kết luận về sự thay đổi và trải rộng của dữ liệu. Mặt khác, Lỗi chuẩn cho thấy mức độ chính xác của giá trị trung bình của mẫu.
