相対標準誤差とは

統計では、相対標準誤差（RSE）は、調査推定値の標準誤差を調査推定値で除算してから100を掛けた値に等しくなります。数値は100で乗算されるため、パーセンテージで表すことができます。 RSEは必ずしも標準誤差を超える新しい情報を表すとは限りませんが、統計的信頼性を示す優れた方法である可能性があります。

相対標準誤差と標準誤差

標準誤差は、調査の見積もりが実際の人口からどれだけ逸脱する可能性があるかを測定します。数値で表されます。対照的に、相対標準誤差（RSE）は、推定値の一部として表される標準誤差であり、通常は割合として表示されます。 RSEが25％以上の推定値は、高いサンプリングエラーの影響を受けるため、注意して使用する必要があります。

調査の見積もりと標準誤差

調査と標準誤差は、確率論と統計の重要な部分です。統計学者は標準誤差を使用して、調査したデータから信頼区間を構築します。これらの推定値の信頼性は、信頼区間の観点からも評価できます。信頼区間は、経験的なテストと研究の有効性を判断するために重要です。

信頼区間は、観測データの統計から計算される一種の区間推定であり、未知の母集団パラメーターの真の値を含む場合があります。信頼区間は、母集団の値が存在する可能性が高い範囲を表します。これらは、母集団の推定値とそれに関連する標準誤差を使用して構築されます。たとえば、人口値が推定値の2つの標準誤差内にある可能性は約95％（つまり20で19の確率）であるため、95％の信頼区間は推定値に2つの標準誤差を加えたものです。

素人の言葉で言えば、データサンプルの標準誤差は、サンプルと母集団全体の違いの可能性の測定値です。たとえば、10, 000人の喫煙者を対象とした調査では、喫煙者の可能性のあるすべてを調査した場合とはわずかに異なる統計結果が生成される場合があります。

サンプルエラーが小さいほど、結果の信頼性が高くなります。推論統計の中心極限定理は、大きなサンプルがほぼ正規分布を持ち、サンプルエラーが少ない傾向があることを示唆しています。

標準偏差と標準誤差

データセットの標準偏差は、調査結果の集中度を表すために使用されます。データのばらつきが少ないと、標準偏差が低くなります。多様性が高いほど、標準偏差が高くなる可能性があります。

標準誤差は、標準偏差と混同される場合があります。標準誤差は、実際には平均の標準偏差を指します。標準偏差は任意のサンプル内の変動性を指し、標準誤差はサンプリング分布自体の変動性です。