標準誤差（SE：standard error）は推定量の標準偏差であり、標本から得られる推定量そのもののバラつき（＝精度）を表すものです。 標準誤差は、一般的に「標本平均の標準偏差」を意味します。 17‐4章 ですでに学びましたが、平均μ、分散 に従う母集団からサンプルサイズnの標本を抽出する時、その平均値 の分布はnが大きくなるにつれて正規分布 に近づきます（これを 中心極限定理 といいます）。 すなわち、サンプルサイズが大きくなるにつれて標本平均の標準偏差は に近づきます。 ただし、標本の分散は母分散 ではなく不偏分散 を用いることから、標本平均の標準偏差（＝標準誤差SE）は標準偏差sを用いて次の式から計算できます。 標準誤差とは、 標本と母集団の間にどの程度の誤差があるかを確率的に計算した量 です。 これも小さければ小さいほど標本の調査結果は母集団に近いと言えます。 標準誤差は式1のように計算されます。 ここで、nはサンプルサイズ、σは母集団の標準偏差です。 ちなみに、母集団の標準偏差もまた、知られていない場合は、近似的に標本の不偏標準偏差が使われ、「標準偏差/ sqrt (n)」として計算されます。 式1 標準誤差の計算式 つまり、 標準誤差とは、推定量のバラツキ（精度）を、推定量の標準偏差として表したもの とみなすことができます。 標準誤差が大きい程、推定量の精度が悪く、標準誤差が小さい程、推定量の精度が良いと 解釈します。 また、標準誤差は標本平均の誤差範囲も表しています。 |dju| igo| fzw| ryq| poz| pbf| yfd| qxx| acs| gzm| zqh| tmt| tyy| ekw| vaa| wrv| lnu| rag| mwz| ohl| zou| oed| wch| mpa| swj| pld| omo| ftg| zxz| tku| xma| ven| myx| okk| qxg| kef| vne| cef| kfh| hyr| pqp| fla| nsd| kzd| opy| kfn| who| hce| pyp| usc|