Gli statistici spesso confrontano due o più gruppi quando conducono ricerche. A causa dell'abbandono del partecipante o dei motivi di finanziamento, il numero di individui in ciascun gruppo può variare. Per compensare questa variazione, viene utilizzato un tipo speciale di errore standard che tiene conto di un gruppo di partecipanti che contribuisce ad attribuire un peso maggiore alla deviazione standard rispetto a un altro. Questo è noto come errore standard raggruppato.

Condurre un esperimento e registrare le dimensioni del campione e le deviazioni standard di ciascun gruppo. Ad esempio, se fossi interessato all'errore standard raggruppato del consumo calorico giornaliero di insegnanti rispetto ai bambini della scuola, registreresti la dimensione del campione di 30 insegnanti (n = 30) e 65 studenti (n2 = 65) e le rispettive deviazioni standard (diciamo s1 = 120 e s2 = 45).

Calcola la deviazione standard raggruppata, rappresentata da Sp. Per prima cosa, trova il numeratore di Sp²: (n1 - 1) x (s1) ² + (n2 - 1) x (s2) ². Usando il nostro esempio, avresti (30 - 1) x (120) ² + (65 - 1) x (45) ² = 547,200. Quindi trova il denominatore: (n1 + n2 - 2). In questo caso, il denominatore sarebbe 30 + 65 - 2 = 93. Quindi se Sp² = numeratore /denominatore = 547,200 /93? 5.884, quindi Sp = sqrt (Sp²) = sqrt (5.884)? 76.7.


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Calcola l'errore standard raggruppato, che è Sp x sqrt (1 /n1 + 1 /n2). Dal nostro esempio, otterresti SEp = (76.7) x sqrt (1/30 + 1/65)? 16.9. Il motivo per cui utilizzi questi calcoli più lunghi è quello di tenere conto del peso più pesante degli studenti che incidono maggiormente sulla deviazione standard e perché abbiamo dimensioni di campione non uguali. Questo è quando devi "raggruppare" i tuoi dati insieme per ottenere risultati più accurati.