Стандартная ошибка среднего арифметического

Видеоуроки по Statgraphics Учебные пособия по статистике Введение в математическую статистику Генеральная совокупность и выборка Статистические шкалы Эмпирические распределения Числовые характеристики выборки Стандартная ошибка среднего арифметического Представление результатов исследования Точечное и интервальное оценивание числовых характеристик Элементы теории вероятностей Нормальный закон распределения (закон нормального распределения) Статистические гипотезы Критерии проверки статистических гипотез Критерии согласия Условия применения параметрических критериев Обоснование выбора критерия значимости Статистические операции в номинальной шкале Представление данных статистического анализа Корреляционный анализ Представление данных корреляционного анализа Регрессионный анализ Представление результатов регрессионного анализа

Стандартная ошибка среднего арифметического

Стандартная ошибка среднего арифметического (теория и практика)

Среднее арифметическое, вычисленное на основе данных, полученных на основе выборки (выборочное среднее), как правило, не совпадает с генеральным средним (средним арифметическим генеральной совокупности). Экспериментально проверить это утверждение невозможно, потому что нам неизвестно генеральное среднее арифметическое (чтобы рассчитать генеральное среднее арифметическое нужно измерить все объекты генеральной совокупности, а их достаточно много).

Но если из одной и той же генеральной совокупности брать повторные выборки и вычислять среднее арифметическое, то окажется, что для разных выборок среднее арифметическое будет принимать различные значения.

Проиллюстрируем это следующим примером.

Имеются 50 результатов, показанных юношами 15-16 лет в беге на 100 м (таблица 1). Будем условно считать  эти результаты генеральной совокупностью. Среднее арифметическое для этой совокупности равно 15, 382 с

Таблица 1 Результаты в беге, показанные юношами 15-16 лет в беге на 100 м (n=50)

16,215,415,514,714,312,816,616,915,815,0
15,416,814,516,014,814,616,115,615,816,1
15,317,816,015,613,715,016,115,616,215,0
15,316,215,515,514,813,614,216,416,215,2
15,315,915,815,014,214,215,816,414,214,2

Теперь сформируем пять пять выборок по 10 результатов (результаты первой строки составляют первую выборку, второй — вторую и т.д), то есть объем каждой выборки будет равен  n=10 и сосчитаем среднее арифметическое каждой выборки.

Получаем следующие результаты:

Среднее арифметическое первой выборки равно m1 = 15, 32 с

Среднее арифметическое второй выборки равно m2 = 15, 57 с

Среднее арифметическое третьей выборки равно m3 = 15, 63 с

Среднее арифметическое четвертой выборки равно m4 = 15, 29 с

Среднее арифметическое пятой выборки равно m5 = 15, 1 с

Как видим, полученные выборочные средние арифметические действительно не совпадают с средним арифметическим, рассчитанным на совокупности, состоящим из 50 результатов. Одни из них меньше генерального среднего (первая, четвертая и пятая выборки), а другие — больше (вторая и третья выборки).  И это не ошибки измерений, а статистические ошибки, связанные с отбором результатов спортсменов в каждую выборку. Поэтому эти ошибки называют ошибками репрезентативности. Теперь дадим определение стандартной ошибки среднего арифметического.

Определение

Стандартная ошибка среднего арифметического показывает, какая ошибка в среднем допускается, если вместо генерального среднего арифметического рассчитывать среднее арифметическое выборки.

Вычисление стандартной ошибки среднего арифметического

Стандартная ошибка среднего арифметического, обозначается буквой или Стандартная ошибка среднего арифметического

В англоязычной научной литературе стандартная ошибка среднего арифметического  обозначается SE (Standard Error).

Стандартная ошибка среднего арифметического рассчитывается по формуле:

Стандартная ошибка среднего арифметического

где: S стандартное отклонение, nобъем выборки;

Например, если стандартное отклонение равно S=5 см, а  объем выборки составляет n=36, то стандартная ошибка среднего арифметического равна:

m=5/6 = 0,833.

Из формулы следует, что чем больше объем выборки и чем меньше значение стандартного отклонения, тем меньше значение стандартной ошибки среднего арифметического. И наоборот, если объем выборки небольшой, а вариативность выборки большая, то значение стандартной ошибки среднего арифметического будет большим.

Буланов Н.М. с соавт. (2021) считают, что очень большие значения стандартной ошибки среднего арифметического могут свидетельствовать о наличии смещения, что мешает сделать корректные выводы.

Литература

  1. Буланов Н.М., Суворов А.Ю., Блюсс О.Б., Мунблит Д.Б., Бутнару Д.В., Надинская М.Ю., Заикин А.А. Основные принципы применения описательной статистики в медицинских исследованиях // Сеченовский
    вестник. 2021; 12(3): 4–16. https://doi.org/10.47093/2218-7332.2021.12.3.4-16
  2. Высшая математика и математическая статистика: учебное пособие для вузов / Под общ. ред. Г. И. Попова. – М. Физическая культура, 2007.– 368 с.
  3. Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс. 1976.- 495 с.
  4. Катранов А.Г. Компьютерная обработка данных экспериментальных исследований: Учебное пособие/ А. Г. Катранов, А. В. Самсонова; СПб ГУФК им. П.Ф. Лесгафта. – СПб.: изд-во СПб ГУФК им. П.Ф. Лесгафта, 2005. – 131 с.
  5. Основы математической статистики: Учебное пособие для ин-тов физ. культ / Под ред. В.С. Иванова.– М.: Физкультура и спорт, 1990. 176 с.
  6. Самсонова, А.В. Математическая статистика в спортивных исследованиях: учебное пособие / А.В. Самсонова, И.Э. Барникова: НГУ им.П.Ф.Лесгафта, Санкт-Петербург.- СПб [б.и.], 2022.- 122 c.

С уважением, А.В. Самсонова

  1. Учебные пособия по статистике
  2. Видеоуроки по Statgraphics
  3. Введение в математическую статистику
  4. Генеральная совокупность и выборка
  5. Статистические шкалы
  6. Эмпирические распределения
  7. Числовые характеристики выборки
  8. Стандартная ошибка среднего арифметического
  9. Представление результатов исследования
  10. Точечное и интервальное оценивание числовых характеристик
  11. Элементы теории вероятностей
  12. Нормальный закон распределения (закон нормального распределения)
  13. Статистические гипотезы
  14. Критерии проверки статистических гипотез
  15. Критерии согласия
  16. Условия применения параметрических критериев
  17. Обоснование выбора критерия значимости
  18. Статистические операции в номинальной шкале
  19. Представление данных статистического анализа
  20. Корреляционный анализ
  21. Представление данных корреляционного анализа
  22. Регрессионный анализ
  23. Представление результатов регрессионного анализа