<\/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 des Mittelwerts = s \/ \u221an<\/strong><\/span><\/p>\n Gold:<\/span><\/p>\n In diesem Tutorial werden zwei Methoden erl\u00e4utert, mit denen Sie den Standardfehler des Mittelwerts eines Datensatzes in Python berechnen k\u00f6nnen. Beachten Sie, dass beide Methoden genau die gleichen Ergebnisse liefern.<\/span><\/p>\n Die erste M\u00f6glichkeit, den Standardfehler des Mittelwerts zu berechnen, ist die Verwendung der Funktion sem()<\/a> aus der SciPy Stats-Bibliothek.<\/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, ist die Verwendung der std()<\/a> -Funktion von NumPy.<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass wir im Argument dieser Funktion ddof=1<\/strong> angeben m\u00fcssen, um die Stichprobenstandardabweichung im Gegensatz zur Populationsstandardabweichung zu berechnen.<\/span><\/em><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie das geht:<\/span><\/p>\n Auch hier betr\u00e4gt der Standardfehler des Mittelwerts 2,001447<\/strong> .<\/span><\/p>\n Der Standardfehler des Mittelwerts ist einfach ein Ma\u00df f\u00fcr die Streuung der Werte um den Mittelwert. 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. 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. 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 So berechnen Sie den Standardfehler des Mittelwerts 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 des Mittelwerts = s \/ \u221an Gold: s : Stichprobenstandardabweichung n : Stichprobengr\u00f6\u00dfe In diesem Tutorial werden zwei Methoden erl\u00e4utert, mit denen Sie den Standardfehler des Mittelwerts eines Datensatzes in Python berechnen k\u00f6nnen. […]<\/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 SciPy<\/strong><\/span><\/h3>\n
from<\/span> scipy. stats<\/span> import<\/span> week\n\n#define dataset<\/span> \ndata = [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> \nsem(data)\n\n2.001447<\/strong><\/pre>\n Methode 2: Verwenden Sie NumPy<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#define dataset<\/span>\ndata = np.array([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> \nn.p. std<\/span> (data, ddof= 1<\/span> ) \/ np. sqrt<\/span> ( np.size<\/span> (data))\n\n2.001447\n<\/strong><\/pre>\n So interpretieren Sie den Standardfehler des Mittelwerts<\/strong><\/h3>\n
from<\/span> scipy. stats<\/span> import<\/span> week\n\n#define dataset<\/span> \ndata = [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> \nsem(data)\n\n6.978265<\/span>\n<\/strong><\/pre>\n from<\/span> scipy<\/span> . stats<\/span> import<\/span> week<\/span> \n\n#define first dataset and find SEM<\/span>\ndata1 = [1, 2, 3, 4, 5]\nsem(data1)\n\n0.7071068\n\n#define second dataset and find SEM<\/span>\ndata2 = [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5]\nsem(data2)\n\n0.4714045\n<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So berechnen Sie den Standardfehler des Mittelwerts in Excel<\/a>
So berechnen Sie den Standardfehler des Mittelwerts in Google Sheets<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"