အဓိပ္ပါယ်
စံအမှား (SE) သည် နမူနာစာရင်းအင်းတစ်ခုက သက်ဆိုင်ရာ လူဦးရေကန့်သတ်ချက်ကို မည်မျှတိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင်သည်ကို တိုင်းတာသည်။ အများအားဖြင့် ပျမ်းမျှ၏ စံအမှားကို ဆိုလိုသည် - နမူနာပျမ်းမျှသည် မတူညီသောနမူနာများတွင် တကယ့်လူဦးရေပျမ်းမျှမှ မည်မျှကွဲပြားနိုင်သည်ကို ဖော်ပြသည်။
မည်သို့တွက်ချက်မည်နည်း
ပျမ်းမျှ၏ စံအမှား = စံသွေဖည်မှုကို နမူနာအရွယ်အစား၏ နှစ်ထပ်ကိန်းမူလဖြင့် စားခြင်း (SE = SD / sqrt(n))။
စာမေးပွဲရမှတ်များ ဒေတာအစုတစ်ခု စံသွေဖည်မှု 12 မှတ် ရှိသည်။
ကျောင်းသား 9 ဦး နမူနာ: SE = 12 / sqrt(9) = 12 / 3 = 4.0
ကျောင်းသား 36 ဦး နမူနာ: SE = 12 / sqrt(36) = 12 / 6 = 2.0
ကျောင်းသား 144 ဦး နမူနာ: SE = 12 / sqrt(144) = 12 / 12 = 1.0
နမူနာအရွယ်အစားကို လေးဆတိုးတိုင်း စံအမှား တစ်ဝက်ကျသည်။
အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း
စံအမှားသည် ယုံကြည်မှုကြားကာလများနှင့် ယူဆချက်စမ်းသပ်ခြင်းများ၏ အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည်။ 95% ယုံကြည်မှုကြားကာလသည် နမူနာပျမ်းမျှ အပေါင်း/အနုတ် စံအမှားနှစ်ခု ခန့်ဖြစ်သည်။
စံအမှားကို နားလည်ခြင်းသည် သုတေသနတွေ့ရှိချက်များ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို အကဲဖြတ်ရန် ကူညီသည်။ SE = 1 ဖြင့် ပျမ်းမျှ 50 ဟု အစီရင်ခံသော လေ့လာမှုသည် SE = 10 ဖြင့် ပျမ်းမျှ 50 ထက် ပိုတိကျသော ခန့်မှန်းချက်ပေးသည်။
စံအမှားသည် နမူနာခန့်မှန်းချက်၏ တိကျမှုကို တိုင်းတာသည်။ နမူနာပိုကြီးလျှင် စံအမှားပိုသေးပြီး ခန့်မှန်းချက်များ ပိုယုံကြည်စိတ်ချရသည်။