Cómo calcular el error estándar de la media en las hojas de cálculo de Google


El error estándar de la media es una forma de medir qué tan dispersos están los valores en un conjunto de datos. Se calcula como:

Error estándar = s / √n

dónde:

  • s : desviación estándar de la muestra
  • n : tamaño de la muestra

Podemos calcular el error estándar de la media para un conjunto de datos dado en Hojas de cálculo de Google usando la siguiente fórmula:

= STDEV.S (rango de valores) / SQRT ( COUNT (rango de valores))

El siguiente ejemplo demuestra cómo usar esta fórmula.

Ejemplo: Error estándar en Hojas de cálculo de Google

Supongamos que tenemos el siguiente conjunto de datos:

La siguiente fórmula muestra cómo calcular el error estándar de la media para este conjunto de datos:

Error estándar de la media en Hojas de cálculo de Google

El error estándar de la media resulta ser 2.0014 .

Cómo interpretar el error estándar de la media

El error estándar de la media es una medida de cuán dispersos están los valores alrededor de la media. Hay dos cosas a tener en cuenta al interpretar el error estándar de la media:

1. Cuanto mayor sea el error estándar de la media, más dispersos estarán los valores alrededor de la media en un conjunto de datos.

Para ilustrar esto, considere si cambiamos el último valor en el conjunto de datos anterior a un número mucho mayor:

Cálculo de error estándar en Hojas de cálculo de Google

Observe cómo el error estándar salta de 2,0014 a 6,9783 . Esto nos dice que los valores en este conjunto de datos están más dispersos alrededor de la media en comparación con el conjunto de datos anterior.

2. A medida que aumenta el tamaño de la muestra, el error estándar de la media tiende a disminuir.

Para ilustrar esto, considere el error estándar de la media para los siguientes dos conjuntos de datos:

Comparando dos errores estándar en Hojas de cálculo de Google

El segundo conjunto de datos es simplemente el primer conjunto de datos repetido dos veces. Por lo tanto, los dos conjuntos de datos tienen la misma media, pero el segundo conjunto de datos tiene un tamaño de muestra más grande, por lo que tiene un error estándar más pequeño.

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