Kesalahan standar menunjukkan seberapa tersebar pengukuran dalam sampel data. Ini adalah standar deviasi dibagi dengan akar kuadrat dari ukuran sampel data. Sampel dapat mencakup data dari pengukuran ilmiah, skor tes, suhu, atau serangkaian angka acak. Standar deviasi menunjukkan penyimpangan nilai sampel dari rata-rata sampel. Kesalahan standar berbanding terbalik dengan ukuran sampel — semakin besar sampel, semakin kecil kesalahan standar.
Hitung rata-rata sampel data Anda. Mean adalah rata-rata dari nilai sampel. Misalnya, jika pengamatan cuaca dalam periode empat hari selama setahun adalah 52, 60, 55, dan 65 derajat Fahrenheit, maka rata-ratanya adalah 58 derajat Fahrenheit: (52 + 60 + 55 + 65)/4.
Hitung jumlah simpangan kuadrat (atau perbedaan) dari setiap nilai sampel dari rata-rata. Perhatikan bahwa mengalikan angka negatif dengan angka itu sendiri (atau mengkuadratkan angka) menghasilkan angka positif. Dalam contoh, simpangan kuadrat adalah (58 – 52)^2, (58 – 60)^2, (58 – 55)^2 dan (58 – 65)^2, atau 36, 4, 9 dan 49, berturut-turut . Oleh karena itu, jumlah simpangan kuadrat adalah 98 (36 + 4 + 9 + 49).
Temukan standar deviasi. Bagilah jumlah simpangan kuadrat dengan ukuran sampel dikurangi satu; kemudian, ambil akar kuadrat dari hasilnya. Dalam contoh, ukuran sampel adalah empat. Oleh karena itu, simpangan bakunya adalah akar kuadrat dari [98 / (4 – 1)], yaitu sekitar 5,72.
Hitung kesalahan standar, yang merupakan standar deviasi dibagi dengan akar kuadrat dari ukuran sampel. Untuk menyimpulkan contoh, kesalahan standar adalah 5,72 dibagi dengan akar kuadrat dari 4, atau 5,72 dibagi dengan 2, atau 2,86.
Berita Jeff J Mitchell/Getty Images/Getty Images
