<\/p>\n
De standaardfout van het gemiddelde<\/strong> is een manier om de verdeling van waarden in een dataset te meten. Het wordt als volgt berekend:<\/span><\/p>\n Standaardfout = s \/ \u221an<\/strong><\/span><\/p>\n Goud:<\/span><\/p>\n In deze tutorial worden twee methoden uitgelegd die u kunt gebruiken om de standaardfout van een dataset in R te berekenen.<\/span><\/p>\n De eerste manier om de standaardfout van het gemiddelde te berekenen is door de ingebouwde functie std.error()<\/a> van de Plotrix-bibliotheek te gebruiken.<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u deze functie kunt gebruiken:<\/span><\/p>\n De standaardfout van het gemiddelde blijkt 2,001447<\/strong> te zijn.<\/span><\/p>\n Een andere manier om de standaardfout van het gemiddelde van een dataset te berekenen, is door eenvoudigweg uw eigen functie te defini\u00ebren.<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u dit doet:<\/span><\/p>\n Opnieuw blijkt de standaardfout van het gemiddelde 2,0014<\/strong> te zijn.<\/span><\/p>\n De standaardfout van het gemiddelde is eenvoudigweg een maatstaf voor de spreiding van waarden rond het gemiddelde.<\/span><\/p>\n Er zijn twee dingen waarmee u rekening moet houden bij het interpreteren van de standaardfout van het gemiddelde:<\/span><\/p>\n 1. Hoe groter de standaardfout van het gemiddelde, hoe meer verspreid de waarden rond het gemiddelde in een dataset liggen.<\/strong><\/span><\/p>\n Om dit te illustreren, overweeg of we de laatste waarde van de vorige dataset met een veel groter getal veranderen:<\/span><\/p>\n Merk op hoe de standaardfout toeneemt van 2.001447<\/strong> naar 6.978265<\/strong> .<\/span><\/p>\n Dit geeft aan dat de waarden in deze dataset meer rond het gemiddelde verdeeld zijn vergeleken met de vorige dataset.<\/span><\/p>\n 2. Naarmate de steekproefomvang toeneemt, neigt de standaardfout van het gemiddelde af te nemen.<\/strong><\/span><\/p>\n Om dit te illustreren, beschouwen we de standaardfout van het gemiddelde voor de volgende twee sets gegevens:<\/span><\/p>\n De tweede dataset is eenvoudigweg de eerste dataset die twee keer wordt herhaald.<\/span><\/p>\n Beide datasets hebben dus hetzelfde gemiddelde, maar de tweede dataset heeft een grotere steekproefomvang en heeft daarom een kleinere standaardfout.<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende taken in R kunt uitvoeren:<\/span><\/p>\n Hoe de steekproef- en populatievariantie in R te berekenen<\/a> De standaardfout van het gemiddelde is een manier om de verdeling van waarden in een dataset te meten. Het wordt als volgt berekend: Standaardfout = s \/ \u221an Goud: s : standaardafwijking van het monster n : steekproefomvang In deze tutorial worden twee methoden uitgelegd die u kunt gebruiken om de standaardfout van een dataset […]<\/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":[],"class_list":["post-1061","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n\n
Methode 1: Gebruik de Plotrix-bibliotheek<\/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: Definieer uw eigen functie<\/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 Hoe de standaardfout van het gemiddelde te interpreteren<\/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 Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Hoe de gepoolde variantie in R te berekenen<\/a>
Hoe de variatieco\u00ebffici\u00ebnt van R te berekenen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"