Was ist der Unterschied zwischen Stichprobenschwankung, Stichprobenfehler und Standardfehler?


Antwort 1:

Die Stichprobenschwankung bezieht sich auf die Variation der Werte, die eine Statistik bei der Auswahl verschiedener Stichproben annimmt. Das heißt, es bezieht sich darauf, wie stark der Wert der Statistik von einer Stichprobe zur anderen schwankt.

Ein Stichprobenfehler ist, wie aus dem Namen ersichtlich, ein statistischer Fehler, der auftritt, wenn eine Stichprobe ausgewählt wird, die nicht repräsentativ für die Population ist, und die in der Stichprobe gefundenen Ergebnisse nicht die Ergebnisse darstellen, die von der gesamten Population erhalten würden.

Der Standardfehler (SE) ist ein statistischer Begriff, der die Genauigkeit misst, mit der eine Stichprobe eine Population darstellt. Mit anderen Worten (theoretischer) ist die SE einer Statistik die Standardabweichung der Stichprobenverteilung dieser Statistik. Standardfehler sind wichtig, da sie widerspiegeln, wie stark die Stichprobenschwankungen in einer Statistik angezeigt werden.

Danke für die Frage.


Antwort 2:

Wenn man eine Stichprobe nimmt, um einen Parameter zu schätzen, gibt man selten eine Schätzung, die genau mit dem geschätzten Parameter übereinstimmt. Die Schwankung der Schätzung aufgrund der Verwendung von Stichproben ist eine Stichprobenschwankung.

Die Differenz zwischen dem unbekannten Wert des Parameters und der Schätzung ist der Stichprobenfehler. Es wäre für verschiedene Proben unterschiedlich.

Der Standardfehler ist die Schätzung der Standardabweichung der Verteilung der Schätzung des Parameters aus der Stichprobe.