<\/p>\n
O erro padr\u00e3o da m\u00e9dia<\/strong> \u00e9 uma forma de medir a distribui\u00e7\u00e3o de valores em um conjunto de dados. \u00c9 calculado da seguinte forma:<\/span><\/p>\n Erro padr\u00e3o = s \/ \u221an<\/strong><\/span><\/p>\n Ouro:<\/span><\/p>\n Este tutorial explica dois m\u00e9todos que voc\u00ea pode usar para calcular o erro padr\u00e3o de um conjunto de dados em R.<\/span><\/p>\n A primeira maneira de calcular o erro padr\u00e3o da m\u00e9dia \u00e9 usar a fun\u00e7\u00e3o std.error()<\/a> integrada da biblioteca Plotrix.<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como usar esta fun\u00e7\u00e3o:<\/span><\/p>\n O erro padr\u00e3o da m\u00e9dia \u00e9 2,001447<\/strong> .<\/span><\/p>\n Outra forma de calcular o erro padr\u00e3o da m\u00e9dia de um conjunto de dados \u00e9 simplesmente definir sua pr\u00f3pria fun\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como fazer isso:<\/span><\/p>\n Novamente, o erro padr\u00e3o da m\u00e9dia \u00e9 2,0014<\/strong> .<\/span><\/p>\n O erro padr\u00e3o da m\u00e9dia \u00e9 simplesmente uma medida da dispers\u00e3o dos valores em torno da m\u00e9dia.<\/span><\/p>\n H\u00e1 duas coisas a se ter em mente ao interpretar o erro padr\u00e3o da m\u00e9dia:<\/span><\/p>\n 1. Quanto maior o erro padr\u00e3o da m\u00e9dia, mais dispersos est\u00e3o os valores em torno da m\u00e9dia em um conjunto de dados.<\/strong><\/span><\/p>\n Para ilustrar isso, considere se alterarmos o \u00faltimo valor do conjunto de dados anterior por um n\u00famero muito maior:<\/span><\/p>\n Observe como o erro padr\u00e3o aumenta de 2,001447<\/strong> para 6,978265<\/strong> .<\/span><\/p>\n Isso indica que os valores neste conjunto de dados est\u00e3o mais distribu\u00eddos em torno da m\u00e9dia em compara\u00e7\u00e3o com o conjunto de dados anterior.<\/span><\/p>\n 2. \u00c0 medida que o tamanho da amostra aumenta, o erro padr\u00e3o da m\u00e9dia tende a diminuir.<\/strong><\/span><\/p>\n Para ilustrar isso, considere o erro padr\u00e3o da m\u00e9dia para os dois conjuntos de dados a seguir:<\/span><\/p>\n O segundo conjunto de dados \u00e9 simplesmente o primeiro conjunto de dados repetido duas vezes.<\/span><\/p>\n Portanto, ambos os conjuntos de dados t\u00eam a mesma m\u00e9dia, mas o segundo conjunto de dados tem um tamanho de amostra maior e, portanto, tem um erro padr\u00e3o menor.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em R:<\/span><\/p>\n Como calcular a vari\u00e2ncia amostral e populacional em R<\/a> O erro padr\u00e3o da m\u00e9dia \u00e9 uma forma de medir a distribui\u00e7\u00e3o de valores em um conjunto de dados. \u00c9 calculado da seguinte forma: Erro padr\u00e3o = s \/ \u221an Ouro: s : desvio padr\u00e3o da amostra n : tamanho da amostra Este tutorial explica dois m\u00e9todos que voc\u00ea pode usar para calcular o erro […]<\/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-1060","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n\n
M\u00e9todo 1: use a biblioteca Plottrix<\/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 M\u00e9todo 2: Defina sua pr\u00f3pria fun\u00e7\u00e3o<\/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 Como interpretar o erro padr\u00e3o da m\u00e9dia<\/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 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Como calcular a vari\u00e2ncia agrupada em R<\/a>
Como calcular o coeficiente de varia\u00e7\u00e3o de R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"