標準誤差（SE）は、サンプル平均のばらつきを示す指標です。標準偏差と混同されやすいですが、役割や意味が異なります。
「標準誤差は標本平均のバラつきを表す」と覚えておきましょう！
標準誤差は、データセットごとの平均値が母集団の平均からどれくらい離れているかの指標です。計算には、以下の式を使用します:
\\[ SE = \\frac{s}{\\sqrt{n}} \\]
ここで、\\( s \\) は標準偏差、\\( n \\) はサンプルサイズです。
標準誤差を計算するには、以下のステップを踏む必要があります：
例えば、以下のデータがあるとします:
このデータの標準偏差 (s) は約 1.58 です。よって、標準誤差は次の通り計算できます:
計算手順:
SE = s / √n = 1.58 / √5 ≈ 0.707標準誤差は、母平均の推定に関わる指標です。一方、標準偏差はデータそのもののばらつきを示します。以下の図を見てみましょう:
標準誤差は、結果の信頼性を評価するのに役立つ重要な指標です。信頼区間を計算する際にも使用されます。
「標準誤差が小さいほど、サンプル平均は母集団平均に近いと考えられます。」
標準誤差を求めることは、データ分析において非常に重要です。特に、医学研究や社会調査など、多くの分野で広く使用されている指標です。
ぜひ、実際のデータを使って計算してみてください！