L'errore standard relativo di un set di dati è strettamente correlato all'errore standard e può essere calcolato dalla sua deviazione standard. La deviazione standard è una misura di quanto i dati siano strettamente legati alla media. L'errore standard normalizza questa misura in termini di numero di campioni e l'errore standard relativo esprime questo risultato come percentuale della media.

Calcola la media del campione dividendo la somma dei valori campione per il numero di campioni. Ad esempio, se i nostri dati sono costituiti da tre valori - 8, 4 e 3 - allora la somma è 15 e la media è 15/3 o 5.

Calcola le deviazioni dalla media di ognuna delle campioni e quadrati i risultati. Per esempio, abbiamo:

(8 - 5) ^ 2 = (3) ^ 2 = 9 (4 - 5) ^ 2 = (-1) ^ 2 = 1 (3 - 5) ^ 2 = (-2) ^ 2 = 4

Somma i quadrati e dividi per uno in meno rispetto al numero di campioni. Nell'esempio, abbiamo:

(9 + 1 + 4) /(3 - 1) \\ = (14) /2 \\ = 7

Questa è la varianza dei dati.

Calcola la radice quadrata della varianza per trovare la deviazione standard del campione. Nell'esempio, abbiamo deviazione standard = sqrt (7) = 2,65.

Dividere la deviazione standard per la radice quadrata del numero di campioni. Nell'esempio, abbiamo:

2,65 /sqrt (3) \\ = 2,65 /1,73 \\ = 1,53

Questo è l'errore standard del campione.

Calcola errore standard relativo dividendo l'errore standard per la media ed esprimendolo come percentuale. Nell'esempio, abbiamo un errore standard relativo = 100 * (1,53 /3), che arriva al 51 percento. Pertanto, l'errore standard relativo per i nostri dati di esempio è del 51 percento.