Error estándar de la media vs. Desviación Estándar

El Desviación Estándar (SD) mide la cantidad de variabilidad, o dispersión, desde los valores de los datos individuales hasta la media, mientras que Error estándar de la media (SEM) mide qué tan lejos la muestra significar (promedio) de los datos es probable que provenga de la media real de la población. El SEM es siempre más pequeño que el SD.

SEM vs. Dakota del Sur

La desviación estándar y el error estándar se utilizan en todo tipo de estudios estadísticos, incluidos los de finanzas, medicina, biología, ingeniería, psicología, etc. En estos estudios, la desviación estándar (DE) y el error estándar estimado de la media (SEM) se utilizan para presentar las características de

Data de muestra y explicar los resultados del análisis estadístico. Sin embargo, algunos investigadores confunden ocasionalmente SD y SEM. Dichos investigadores deben recordar que los cálculos para SD y SEM incluyen diferentes inferencias estadísticas, cada una de ellas con su propio significado. SD es la dispersión de valores de datos individuales.

En otras palabras, SD indica la precisión con la que la media representa los datos de la muestra. Sin embargo, el significado de SEM incluye inferencia estadística basada en la distribución muestral. SEM es la DE de la distribución teórica de las medias muestrales (la distribución muestral).

Calcular la desviación estándar

​Desviación Estándar σ=norte−1∑I=1norte​(XI​−X¯)2​​diferencia=σ2Error estándar (σX¯​)=norte​σ​donde:X¯=la media de la muestranorte=el tamaño de la muestra​

La fórmula de la SD requiere algunos pasos:

1. Primero, tome el cuadrado de la diferencia entre cada punto de datos y la media de la muestra, encontrando la suma de esos valores.
2. Luego, divida esa suma por el tamaño de la muestra menos uno, que es el diferencia.
3. Finalmente, saque la raíz cuadrada de la varianza para obtener la DE.

Error estandar de la media

El SEM se calcula tomando la desviación estándar y dividiéndola por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra.

El error estándar proporciona la precisión de una media muestral midiendo la variabilidad de muestra a muestra de las medias muestrales. El SEM describe cuán precisa es la media de la muestra como una estimación de la media verdadera de la población. A medida que aumenta el tamaño de los datos de la muestra, el SEM disminuye frente a la DE; por lo tanto, a medida que aumenta el tamaño de la muestra, la media muestral estima la media real de la población con mayor precisión. Por el contrario, aumentar el tamaño de la muestra no hace que la DE sea necesariamente mayor o menor, simplemente se convierte en una estimación más precisa de la DE de la población.

Error estándar y desviación estándar en finanzas

En finanzas, el error estándar del rendimiento medio diario de un activo mide la precisión de la media muestral como una estimación del rendimiento medio diario a largo plazo (persistente) del activo.

Por otro lado, la desviación estándar del rendimiento mide las desviaciones de los rendimientos individuales de la media. Por lo tanto, SD es una medida de volatilidad y puede usarse como una medida de riesgo para una inversión. Los activos con mayores movimientos de precios diarios tienen una DE más alta que los activos con menores movimientos diarios. Suponiendo una distribución normal, alrededor del 68% de los cambios de precios diarios están dentro de una DE de la media, con alrededor del 95% de los cambios de precios diarios dentro de dos DE de la media.