R တွင် mean ၏ standard error ကို တွက်နည်း

ပျမ်းမျှအမှား သည် ဒေတာအစုတစ်ခုအတွင်း တန်ဖိုးများ ဖြန့်ဖြူးမှုကို တိုင်းတာသည့်နည်းလမ်းဖြစ်သည်။ အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။

စံအမှား = s / √n

ရွှေ-

• s : နမူနာစံသွေဖည်
• n : နမူနာအရွယ်အစား

ဤသင်ခန်းစာတွင် R တွင်သတ်မှတ်ထားသောဒေတာ၏စံအမှားကိုတွက်ချက်ရန် သင်အသုံးပြုနိုင်သည့်နည်းလမ်းနှစ်ခုကို ရှင်းပြထားသည်။

နည်းလမ်း 1- Plotrix စာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြုပါ။

ဆိုလိုရင်း၏ စံအမှားကို တွက်ချက်ရန် ပထမဆုံးနည်းလမ်းမှာ Plotrix စာကြည့်တိုက်၏ built-in std.error() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။

အောက်ပါကုဒ်သည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနည်းကို ပြသသည်-

 library (plotrix)

#define dataset
data <- c(3, 4, 4, 5, 7, 8, 12, 14, 14, 15, 17, 19, 22, 24, 24, 24, 25, 28, 28, 29)

#calculate standard error of the mean 
std.error(data)

2.001447

ပျမ်းမျှအမှားသည် 2.001447 ဖြစ်လာသည်။

နည်းလမ်း 2- သင့်ကိုယ်ပိုင်လုပ်ဆောင်ချက်ကို သတ်မှတ်ပါ။

ဒေတာအစုတစ်ခု၏ ဆိုလိုရင်း၏ စံအမှားကို တွက်ချက်ရန် နောက်တစ်နည်းမှာ သင်၏ကိုယ်ပိုင်လုပ်ဆောင်ချက်ကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်း သတ်မှတ်ရန်ဖြစ်သည်။

အောက်ပါကုဒ်သည် ၎င်းကိုပြုလုပ်နည်းကို ပြသသည်-

 #define standard error of mean function
std.error <- function (x) sd(x)/sqrt( length (x))

#define dataset
data <- c(3, 4, 4, 5, 7, 8, 12, 14, 14, 15, 17, 19, 22, 24, 24, 24, 25, 28, 28, 29)

#calculate standard error of the mean 
std.error(data)

2.001447

တဖန်၊ ဆိုလိုရင်း၏ စံအမှားသည် 2.0014 ဖြစ်သွားသည်။

ဆိုလိုရင်း၏ စံအမှားကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံ

ဆိုလိုရင်း၏ စံအမှားသည် ပျမ်းမျှအားဖြင့် တန်ဖိုးများ ပျံ့နှံ့မှုကို တိုင်းတာခြင်း ဖြစ်သည်။

ဆိုလိုရင်း၏ စံအမှားကို ဘာသာပြန်ရာတွင် သတိပြုရမည့်အချက် နှစ်ခုရှိသည်။

1. mean ၏ standard error ကြီးလေ၊ data set တစ်ခုတွင် mean ဝန်းကျင်တန်ဖိုးများ ပိုမိုပြန့်ကျဲလေဖြစ်သည်။

၎င်းကို သရုပ်ဖော်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ယခင်ဒေတာအတွဲ၏ နောက်ဆုံးတန်ဖိုးကို ပိုမိုကြီးမားသော နံပါတ်ဖြင့် ပြောင်းလဲမည်ကို သုံးသပ်ပါ-

 #define dataset
data <- c(3, 4, 4, 5, 7, 8, 12, 14, 14, 15, 17, 19, 22, 24, 24, 24, 25, 28, 28, 150)

#calculate standard error of the mean 
std.error(data)

6.978265

စံအမှားသည် 2.001447 မှ 6.978265 သို့ မည်သို့တိုးလာသည်ကို သတိပြုပါ။

ဤဒေတာအတွဲရှိ တန်ဖိုးများသည် ယခင်ဒေတာအတွဲနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ပျမ်းမျှတစ်ဝိုက်တွင် ပိုမိုဖြန့်ဝေကြောင်း ညွှန်ပြသည်။

2. နမူနာအရွယ်အစား တိုးလာသည်နှင့်အမျှ ဆိုလိုရင်း၏ စံအမှားသည် လျော့နည်းသွားတတ်သည်။

ယင်းကို သရုပ်ဖော်ရန်၊ အောက်ပါဒေတာနှစ်စုံအတွက် ဆိုလိုရင်း၏ စံအမှားကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ-

 #define first dataset and find SEM
data1 <- c(1, 2, 3, 4, 5)
std.error(data1)

0.7071068

#define second dataset and find SEM
data2 <- c(1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5)
std.error(data2)

0.4714045

ဒုတိယဒေတာအတွဲသည် ပထမဒေတာအတွဲကို နှစ်ကြိမ်ထပ်ခါထပ်ခါပြုလုပ်ခြင်းဖြစ်သည်။

ထို့ကြောင့် ဒေတာအတွဲနှစ်ခုစလုံးသည် တူညီသောအဓိပ္ပာယ်ရှိသော်လည်း ဒုတိယဒေတာအတွဲသည် ပိုကြီးသောနမူနာအရွယ်အစားရှိပြီး ထို့ကြောင့် စံအမှားတစ်ခုရှိသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် R တွင် အခြားဘုံအလုပ်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

R တွင် နမူနာနှင့် လူဦးရေကွဲလွဲမှုကို တွက်ချက်နည်း
R တွင် စုပေါင်းကွဲလွဲမှုကို တွက်ချက်နည်း
R ၏ ကွဲလွဲမှု ကိန်းဂဏာန်းကို တွက်နည်း