Erro Padrão de Diferença de Médias Solução

ETAPA 0: Resumo de pré-cálculo
Fórmula Usada
Erro padrão de diferença de médias = sqrt(((Desvio Padrão da Amostra X^2)/Tamanho da amostra X em erro padrão)+((Desvio Padrão da Amostra Y^2)/Tamanho da amostra Y em erro padrão))
SEμ1-μ2 = sqrt(((σX^2)/NX(Error))+((σY^2)/NY(Error)))
Esta fórmula usa 1 Funções, 5 Variáveis
Funções usadas
sqrt - Uma função de raiz quadrada é uma função que recebe um número não negativo como entrada e retorna a raiz quadrada do número de entrada fornecido., sqrt(Number)
Variáveis Usadas
Erro padrão de diferença de médias - Erro padrão da diferença de médias é o desvio padrão da diferença entre as médias amostrais em duas amostras independentes.
Desvio Padrão da Amostra X - O Desvio Padrão da Amostra X é a medida de quanto os valores na Amostra X variam. Ele quantifica a dispersão dos pontos de dados na Amostra X em torno da média da Amostra X.
Tamanho da amostra X em erro padrão - O tamanho da amostra X no erro padrão é o número de indivíduos ou itens na amostra X.
Desvio Padrão da Amostra Y - O Desvio Padrão da Amostra Y é a medida de quanto os valores na Amostra Y variam. Ele quantifica a dispersão dos pontos de dados na Amostra Y em torno da média da Amostra Y.
Tamanho da amostra Y em erro padrão - O tamanho da amostra Y no erro padrão é o número de indivíduos ou itens na amostra Y.
ETAPA 1: Converter entrada (s) em unidade de base
Desvio Padrão da Amostra X: 4 --> Nenhuma conversão necessária
Tamanho da amostra X em erro padrão: 20 --> Nenhuma conversão necessária
Desvio Padrão da Amostra Y: 8 --> Nenhuma conversão necessária
Tamanho da amostra Y em erro padrão: 40 --> Nenhuma conversão necessária
ETAPA 2: Avalie a Fórmula
Substituindo valores de entrada na fórmula
SEμ1-μ2 = sqrt(((σX^2)/NX(Error))+((σY^2)/NY(Error))) --> sqrt(((4^2)/20)+((8^2)/40))
Avaliando ... ...
SEμ1-μ2 = 1.54919333848297
PASSO 3: Converta o Resultado em Unidade de Saída
1.54919333848297 --> Nenhuma conversão necessária
RESPOSTA FINAL
1.54919333848297 1.549193 <-- Erro padrão de diferença de médias
(Cálculo concluído em 00.020 segundos)

Créditos

Creator Image
Criado por Nishan Poojary
Instituto Shri Madhwa Vadiraja de Tecnologia e Gestão (SMVITM), Udupi
Nishan Poojary criou esta calculadora e mais 500+ calculadoras!
Verifier Image
Verificado por Mona Gladys
St Joseph's College (SJC), Bengaluru
Mona Gladys verificou esta calculadora e mais 1800+ calculadoras!

Erros Calculadoras

Erro Padrão de Proporção
​ LaTeX ​ Vai Erro padrão de proporção = sqrt((Proporção de amostra*(1-Proporção de amostra))/Tamanho da amostra com erro padrão)
Erro Padrão Residual de Dados com Graus de Liberdade
​ LaTeX ​ Vai Erro padrão residual de dados = sqrt(Soma residual de quadrados no erro padrão/Graus de liberdade no erro padrão)
Erro padrão dos dados dada variação
​ LaTeX ​ Vai Erro padrão de dados = sqrt(Variação de dados no erro padrão/Tamanho da amostra com erro padrão)
Erro Padrão de Dados
​ LaTeX ​ Vai Erro padrão de dados = Desvio Padrão de Dados/sqrt(Tamanho da amostra com erro padrão)

Erro Padrão de Diferença de Médias Fórmula

​LaTeX ​Vai
Erro padrão de diferença de médias = sqrt(((Desvio Padrão da Amostra X^2)/Tamanho da amostra X em erro padrão)+((Desvio Padrão da Amostra Y^2)/Tamanho da amostra Y em erro padrão))
SEμ1-μ2 = sqrt(((σX^2)/NX(Error))+((σY^2)/NY(Error)))

O que é Erro Padrão e sua importância?

Em Estatística e análise de dados, o erro padrão tem grande importância. O termo "erro padrão" é usado para se referir ao desvio padrão de várias estatísticas de amostra, como média ou mediana. Por exemplo, o "erro padrão da média" refere-se ao desvio padrão da distribuição das médias amostrais retiradas de uma população. Quanto menor o erro padrão, mais representativa será a amostra da população geral. A relação entre o erro padrão e o desvio padrão é tal que, para um determinado tamanho de amostra, o erro padrão é igual ao desvio padrão dividido pela raiz quadrada do tamanho da amostra. O erro padrão também é inversamente proporcional ao tamanho da amostra; quanto maior o tamanho da amostra, menor o erro padrão porque a estatística se aproximará do valor real.

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