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En las estadísticas, un error estándar relativo, o RSE, es igual al error estándar de una estimación de encuesta dividido por la estimación de la encuesta y luego multiplicado por 100. El número se multiplica por 100, por lo que se puede expresar como un porcentaje. El RSE no representa necesariamente ninguna información nueva más allá del error estándar, pero podría ser un método superior para presentar la confianza estadística.

Estimación de la encuesta y error estándar

Las encuestas y los errores estándar son partes cruciales de la teoría de la probabilidad y las estadísticas. Los estadísticos utilizan errores estándar para construir intervalos de confianza a partir de sus datos encuestados. Los intervalos de confianza son importantes para determinar la validez de las pruebas e investigaciones empíricas.

En términos simples, el error estándar de una muestra de datos es una medida de la diferencia probable entre la muestra y toda la población. Por ejemplo, un estudio que involucra a 10,000 adultos fumadores de cigarrillos puede generar resultados estadísticos ligeramente diferentes que si se encuestara a todos los posibles adultos fumadores de cigarrillos.

Los errores de muestra más pequeños son indicativos de resultados más confiables. El teorema del límite central en la estadística inferencial sugiere que las muestras grandes tienden a tener distribuciones aproximadamente normales y errores de muestra bajos.

Desviación estándar y error estándar

La desviación estándar de un conjunto de datos se utiliza para expresar la concentración de los resultados de la encuesta. Menos variedad en los resultados de datos en una desviación estándar más baja. Más variedad es probable que resulte en una desviación estándar más alta.

El error estándar a veces se confunde con la desviación estándar. El error estándar en realidad se refiere a la desviación estándar de la media. La desviación estándar se refiere a la variabilidad dentro de cualquier muestra dada, mientras que el error estándar es la variabilidad de la distribución de muestreo en sí misma.

Error estándar relativo

El error estándar es un indicador absoluto entre la encuesta de muestra y la población total. El error estándar relativo muestra si el error estándar es grande en relación con los resultados; grandes errores estándar relativos sugieren que los resultados no son significativos. La fórmula para el error estándar relativo es (error / estimación estándar) x 100.