a:

في الإحصاءات، يساوي الخطأ المعياري النسبي، أو رس، الخطأ المعياري لتقدير استقصائي مقسوم على تقدير الاستقصاء ثم مضروبا في 100. ويضاعف العدد في 100 يمكن التعبير عنها كنسبة مئوية. ولا تمثل رس بالضرورة أي معلومات جديدة تتجاوز الخطأ المعياري، ولكنها قد تكون طريقة متفوقة لعرض الثقة الإحصائية.

تقدير الاستقصاء و خطأ قياسي

المسوح والأخطاء القياسية هي أجزاء حاسمة من نظرية الاحتمالات والإحصاءات. يستخدم الإحصائيون أخطاء قياسية لبناء فترات ثقة من بياناتهم التي شملتها الدراسة. إن فترات الثقة مهمة لتحديد صحة الاختبارات التجريبية والبحوث.

في المصطلحات للشخص العادي، الخطأ المعياري لعينة البيانات هو قياس الفرق المحتمل بين العينة والسكان ككل. فعلى سبيل المثال، قد تؤدي دراسة تضم 000 10 بالغ من المدخنين في السجائر إلى نتائج إحصائية مختلفة قليلا عما لو تم مسح كل شخص بالغ يدخن السجائر.

أخطاء العينة الصغيرة تدل على نتائج أكثر موثوقية. وتشير نظرية الحد المركزي في الإحصاءات الاستنتاجية إلى أن العينات الكبيرة تميل إلى أن تكون لها توزيعات طبيعية تقريبا وأخطاء عينة منخفضة.

الانحراف المعياري والخطأ القياسي

يستخدم الانحراف المعياري لمجموعة البيانات للتعبير عن تركيز نتائج الاستقصاء. تنوع أقل في نتائج البيانات في انخفاض الانحراف المعياري. ومن المرجح أن يؤدي المزيد من التنوع إلى انحراف معياري أعلى.

يخلط الخطأ المعياري أحيانا مع الانحراف المعياري. يشير الخطأ المعياري في الواقع إلى الانحراف المعياري للمتوسط. ويشير الانحراف المعياري إلى التباين داخل أي عينة بعينها، في حين أن الخطأ المعياري هو تباين توزيع العينات نفسه.

خطأ قياسي نسبي

الخطأ المعياري هو مقياس مطلق بين مسح العينة ومجموع السكان. ويظهر الخطأ المعياري النسبي إذا كان الخطأ المعياري كبيرا بالنسبة إلى النتائج؛ أخطاء كبيرة نسبيا النسبية تشير إلى أن النتائج ليست كبيرة. صيغة الخطأ القياسي النسبي هي (خطأ قياسي / تقدير) x 100.