Sai số chuẩn được coi là phần của thống kê mô tả và đóng vai trò quan trọng trong nhận định dữ liệu. Thông qua sai số chuẩn chúng ta sẽ đánh giá được sự biến động giá trị là tốt hay không. Vậy cụ thể sai số chuẩn – standard error là gì?
Mục Lục
Sai số chuẩn (Standard Error – SE) là gì?
Sai số chuẩn – standard error là thuật ngữ được sử dụng trong thống kê khi tiến hành đo lường độ chính xác mà phân phối mẫu đại diện cho một tổng thể. Chẳng hạn như giá trị trung bình, trung vị,..Và thường sẽ được gọi là sai số chuẩn của giá trị trung bình.
Xem thêm:
- Skyway là gì? Lật ngửa ván bài Skyway lừa đảo
- Sơ đồ Gantt là gì? Cách vẽ sơ đồ Gantt ra sao?
Giải thích về Sai số chuẩn
Sai số sẽ có tỷ lệ nghịch với kích thước mẫu nên sẽ xuất hiện tình trạng sai số chuẩn sẽ giảm khi quy mô mẫu tăng. Khi quy mô mẫu đủ lớn, số bình quân mẫu sẽ là đại lượng chuẩn nhất.
Sai số chuẩn càng nhỏ thì thống kê sẽ gần hơn với giá trị thực tế nên sai số chuẩn còn được coi là một phần của thống kê mô tả. Bởi nó đại diện cho độ lệch chuẩn của giá trị trung bình của tập dữ liệu. Nên cũng có thể sử dụng sai số chuẩn này là thước đo để đánh giá biến ngẫu nhiên hay đo lường độ phân tán. Độ phân tán hay sai số chuẩn càng nhỏ thì dữ liệu càng chính xác.
Trong thị trường tài chính sự đảo chiều xu hướng sẽ luôn tạo ra các vùng đáy hoặc đỉnh, nên thường sẽ nhìn vào mức độ biến động để xác định thời cơ đầu tư. Sau thời kỳ đảo chiều sẽ có giai đoạn điều chỉnh và thường xác định thời cơ bằng những mức độ biến động thấp. Nên thông qua việc thống kê và tính toán sai số chuẩn thì các nhà đầu tư cũng sẽ nhận định thị trường dễ dàng hơn.
Yêu cầu cho Sai số chuẩn ra sao?
Khi tiến hành lấy mẫu từ tổng thể thì cần phải tính toán giá trị trung bình trước. Khi đó sai số chuẩn sẽ cho biết những thay đổi của giá trị trung tình đã được tính trước đó với tổng thể giá trị thực.
Sai số chuẩn sẽ bù cho sự thiếu chính xác, sai số khi tiến hành thu thập mẫu ngẫu nhiên.
Trong trường hợp thu thập nhiều mẫu, giá trị trung bình của các mẫu sẽ có sự sai số từ đó dẫn tới sự chênh lệch giữa các biến. Sự phân tán này thường được coi là sai số chuẩn. Hay còn được biết tới là sự khác biệt giữa giá trị trung bình của tập dữ liệu.
Mẫu có kích thước lớn thì sai số chuẩn sẽ càng nhỏ. Khi sai số chuẩn nhỏ thì giá trị trung bình của mẫu sẽ được coi là đại diện của giá trị trung bình tổng thể. Ngược lại, sai số chuẩn lớn sẽ dẫn tới việc dữ liệu có thể có một số điểm dữ liệu ngoại lai phải lưu tâm.
Sai số chuẩn ở mặt khác cũng được sử dụng để xác định độ chính xác của mẫu. Hoặc cũng có thể được sử dụng để xác định độ chính xác của nhiều mẫu bằng cách phân tích độ lệch giữa các giá trị trung bình. Trong đó độ lệch chuẩn là đại diện cho sự phân tán của các điểm dữ liệu. Độ lệch chuẩn thường được sử dụng để xác định tính hợp lệ của dữ liệu dựa trên chính số lượng điểm dữ liệu có được ở mỗi mức độ chênh lệch.
Có thể bạn quan tâm: Sơ đồ luồng dữ liệu Data Flow Diagram là gì? Có ý nghĩa gì?
Các ý chính
Có thể tóm lại các ý chính về sai số chuẩn – standard error như sau:
- Sai số chuẩn là độ lệch chuẩn gần đúng của tổng thể mẫu đã được thống kê
- Sai số chuẩn sẽ bao hàm khoảng chênh lệch của giá trị trung bình được tính của tổng thể với sai số đã biết hoặc được chấp nhận
- Càng sử dụng nhiều điểm dữ liệu để tính toán sai số thì kết quả sai số chuẩn nhận được sẽ càng nhỏ và đạt độ chính xác cao hơn.
Kết luận
Như vậy chúng tôi đã phân tích chi tiết sai số chuẩn – standard error là gì để bạn có thể tham khảo. Mong rằng những chia sẻ này sẽ đem lại cho bạn thông tin hữu ích. Nếu còn thắc mắc về Sai số chuẩn hoặc các vấn đề tài chính khác có thể liên hệ với chúng tôi để được tư vấn hỗ trợ.
Thông tin được biên tập bởi: taichinh24h.com.vn
