<\/p>\n
Der Standardfehler des Mittelwerts<\/strong> ist eine M\u00f6glichkeit, die Verteilung von Werten in einem Datensatz zu messen. Es wird wie folgt berechnet:<\/span><\/p>\n Standardfehler = s \/ \u221an<\/strong><\/span><\/p>\n Gold:<\/span><\/p>\n In diesem Tutorial werden zwei Methoden erl\u00e4utert, mit denen Sie den Standardfehler eines Datensatzes in R berechnen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Die erste M\u00f6glichkeit, den Standardfehler des Mittelwerts zu berechnen, besteht darin, die integrierte Funktion std.error()<\/a> der Plotrix-Bibliothek zu verwenden.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie diese Funktion verwendet wird:<\/span><\/p>\n Der Standardfehler des Mittelwerts betr\u00e4gt 2,001447<\/strong> .<\/span><\/p>\n Eine andere M\u00f6glichkeit, den Standardfehler des Mittelwerts eines Datensatzes zu berechnen, besteht darin, einfach eine eigene Funktion zu definieren.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie das geht:<\/span><\/p>\n Auch hier betr\u00e4gt der Standardfehler des Mittelwerts 2,0014<\/strong> .<\/span><\/p>\n Der Standardfehler des Mittelwerts ist einfach ein Ma\u00df f\u00fcr die Streuung der Werte um den Mittelwert.<\/span><\/p>\n Bei der Interpretation des Standardfehlers des Mittelwerts sind zwei Dinge zu beachten:<\/span><\/p>\n 1. Je gr\u00f6\u00dfer der Standardfehler des Mittelwerts ist, desto st\u00e4rker streuen die Werte in einem Datensatz um den Mittelwert.<\/strong><\/span><\/p>\n Um dies zu veranschaulichen, stellen wir uns vor, wir w\u00fcrden den letzten Wert des vorherigen Datensatzes um eine viel gr\u00f6\u00dfere Zahl \u00e4ndern:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, wie der Standardfehler von 2,001447<\/strong> auf 6,978265<\/strong> ansteigt.<\/span><\/p>\n Dies weist darauf hin, dass die Werte in diesem Datensatz im Vergleich zum vorherigen Datensatz st\u00e4rker um den Mittelwert verteilt sind.<\/span><\/p>\n 2. Mit zunehmender Stichprobengr\u00f6\u00dfe nimmt der Standardfehler des Mittelwerts tendenziell ab.<\/strong><\/span><\/p>\n Um dies zu veranschaulichen, betrachten Sie den Standardfehler des Mittelwerts f\u00fcr die folgenden zwei Datens\u00e4tze:<\/span><\/p>\n Der zweite Datensatz ist einfach der erste Datensatz, der zweimal wiederholt wird.<\/span><\/p>\n Beide Datens\u00e4tze haben also den gleichen Mittelwert, aber der zweite Datensatz hat eine gr\u00f6\u00dfere Stichprobengr\u00f6\u00dfe und daher einen kleineren Standardfehler.<\/span><\/p>\n Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in R ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So berechnen Sie die Stichproben- und Populationsvarianz in R<\/a> Der Standardfehler des Mittelwerts ist eine M\u00f6glichkeit, die Verteilung von Werten in einem Datensatz zu messen. Es wird wie folgt berechnet: Standardfehler = s \/ \u221an Gold: s : Stichprobenstandardabweichung n : Stichprobengr\u00f6\u00dfe In diesem Tutorial werden zwei Methoden erl\u00e4utert, mit denen Sie den Standardfehler eines Datensatzes in R berechnen k\u00f6nnen. Methode 1: Verwenden Sie […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n\n
Methode 1: Verwenden Sie die Plotrix-Bibliothek<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (plotrix)\n\n#define dataset<\/span>\ndata <- c(3, 4, 4, 5, 7, 8, 12, 14, 14, 15, 17, 19, 22, 24, 24, 24, 25, 28, 28, 29)\n\n#calculate standard error of the mean<\/span> \nstd.error(data)\n<\/span>\n2.001447<\/strong><\/pre>\n Methode 2: Definieren Sie Ihre eigene Funktion<\/strong><\/span><\/h2>\n
#define standard error of mean function<\/span>\nstd.error <- function<\/span> (x) sd(x)\/sqrt( length<\/span> (x))\n\n#define dataset<\/span>\ndata <- c(3, 4, 4, 5, 7, 8, 12, 14, 14, 15, 17, 19, 22, 24, 24, 24, 25, 28, 28, 29)\n\n#calculate standard error of the mean<\/span> \nstd.error(data)\n\n2.001447<\/strong><\/pre>\n So interpretieren Sie den Standardfehler des Mittelwerts<\/strong><\/h2>\n
#define dataset<\/span>\ndata <- c(3, 4, 4, 5, 7, 8, 12, 14, 14, 15, 17, 19, 22, 24, 24, 24, 25, 28, 28, 150)<\/span>\n\n#calculate standard error of the mean<\/span> \nstd.error(data)\n\n6.978265<\/span>\n<\/strong><\/pre>\n #define first dataset and find SEM<\/span>\ndata1 <- c(1, 2, 3, 4, 5)\nstd.error(data1)\n\n0.7071068\n\n#define second dataset and find SEM<\/span>\ndata2 <- c(1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5)\nstd.error(data2)\n\n0.4714045\n<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So berechnen Sie die gepoolte Varianz in R<\/a>
So berechnen Sie den Variationskoeffizienten von R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"