Qu’est-ce que l’erreur type ?
L’erreur type (SE) d’une statistique est l’écart-type approximatif d’une population d’échantillon statistique. L’erreur standard est un terme statistique qui mesure la précision avec laquelle une distribution d’échantillon représente une population en utilisant l’écart type. En statistique, la moyenne d’un échantillon s’écarte de la moyenne réelle d’une population – cet écart est l’erreur standard de la moyenne.
1:17
Points clés à retenir
- L’erreur standard est l’écart type approximatif d’une population d’échantillon statistique.
- L’erreur standard peut inclure la variation entre la moyenne calculée de la population et celle qui est considérée comme connue, ou acceptée comme exacte.
- Plus le nombre de points de données impliqués dans le calcul de la moyenne est élevé, plus l’erreur standard a tendance à être faible.
Comprendre l’erreur standard
Le terme « erreur standard » est utilisé pour désigner l’écart type de diverses statistiques d’échantillon, comme la moyenne ou la médiane. Par exemple, l' »erreur type de la moyenne » se réfère à l’écart type de la distribution des moyennes d’échantillons prélevés dans une population. Plus l’erreur type est faible, plus l’échantillon sera représentatif de l’ensemble de la population.
La relation entre l’erreur standard et l’écart-type est telle que, pour une taille d’échantillon donnée, l’erreur standard est égale à l’écart-type divisé par la racine carrée de la taille de l’échantillon. L’erreur standard est également inversement proportionnelle à la taille de l’échantillon ; plus la taille de l’échantillon est importante, plus l’erreur standard est faible car la statistique se rapproche de la valeur réelle.
L’erreur type est considérée comme faisant partie des statistiques descriptives. Elle représente l’écart-type de la moyenne au sein d’un ensemble de données. Elle sert de mesure de variation pour les variables aléatoires, fournissant une mesure de l’écart. Plus l’écart est faible, plus l’ensemble de données est précis.
L’erreur-type et l’écart-type sont des mesures de la variabilité, tandis que les mesures de la tendance centrale comprennent la moyenne, la médiane, etc.
Exigences relatives à l’erreur type
Lorsqu’une population est échantillonnée, on calcule généralement la moyenne. L’erreur type peut inclure l’écart entre la moyenne calculée de la population et celle qui est considérée comme connue ou acceptée comme exacte. Cela permet de compenser toute inexactitude fortuite liée à la collecte de l’échantillon.
Dans les cas où plusieurs échantillons sont collectés, la moyenne de chaque échantillon peut varier légèrement par rapport aux autres, ce qui crée un écart entre les variables. Cet écart est le plus souvent mesuré par l’erreur type, qui tient compte des différences entre les moyennes des ensembles de données.
Plus le nombre de points de données impliqués dans le calcul de la moyenne est élevé, plus l’erreur type a tendance à être faible. Lorsque l’erreur type est faible, on dit que les données sont plus représentatives de la vraie moyenne. Dans les cas où l’erreur type est importante, les données peuvent présenter des irrégularités notables.
L’écart-type est une représentation de la dispersion de chacun des points de données. L’écart-type est utilisé pour aider à déterminer la validité des données en fonction du nombre de points de données affichés à chaque niveau d’écart-type. Les erreurs standard fonctionnent davantage comme un moyen de déterminer la précision de l’échantillon ou la précision de plusieurs échantillons en analysant l’écart dans les moyennes.