Tilastoissa suhteellinen standardivirhe (RSE) on yhtä suuri kuin kyselyestimaatin vakiovirhe jaettuna tutkimusestimaatiolla ja kerrottuna sitten 100: lla. Kerrotaan luvulla 100, jotta se voidaan ilmaista prosenttimääränä. RSE ei välttämättä edusta mitään uutta tietoa, joka ylittää standardivirheen, mutta se voi olla parempi menetelmä tilastollisen luotettavuuden esittämiseen.
Suhteellinen vakiovirhe vs. normaali virhe
Vakiovirhe mittaa, kuinka paljon kyselyarvio todennäköisesti poikkeaa todellisesta populaatiosta. Se ilmaistaan lukuna. Sitä vastoin suhteellinen standardivirhe (RSE) on vakiovirhe, joka ilmaistaan murto-osana arviota ja näytetään yleensä prosentteina. Arvioihin, joiden RSE on vähintään 25%, liittyy suuri näytteenottovirhe, ja niitä tulisi käyttää varoen.
Kyselyarvio ja vakiovirhe
Kyselyt ja vakiovirheet ovat tärkeitä osia todennäköisyyden teoriasta ja tilastoista. Tilastotieteilijät käyttävät standardivirheitä luotettavuusvälien muodostamiseen tutkituista tiedoistaan. Näiden arvioiden luotettavuus voidaan arvioida myös luottamusvälin perusteella. Luottamusvälit ovat tärkeitä empiiristen testien ja tutkimuksen pätevyyden määrittämisessä.
Luotettavuusväli on havaintotietojen tilastoista laskettu aikaväliestimaattityyppi, joka saattaa sisältää tuntemattoman populaatioparametrin todellisen arvon. Luottamusvälit edustavat sitä aluetta, jolla populaatioarvo todennäköisesti sijaitsee. Ne rakennetaan käyttämällä populaatioarvon ja siihen liittyvän vakiovirheen arviota. Esimerkiksi on olemassa noin 95%: n todennäköisyys (eli 19 mahdollisuutta 20: stä), että populaatioarvo on arvioiden kahden vakiovirheen sisällä, joten 95%: n luottamusväli on yhtä suuri kuin arvio plus tai miinus kaksi standardivirhettä.
Maallikkojen mukaan tietonäytteen vakiovirhe on otoksen ja koko populaation välisen todennäköisen eron mittaus. Esimerkiksi tutkimus, jossa on mukana 10 000 tupakoivasta aikuista, saattaa tuottaa hiukan erilaisia tilastollisia tuloksia kuin jos kaikki mahdollinen savukkeita käyttävä aikuinen olisi tutkittu.
Pienemmät otosvirheet osoittavat luotettavampia tuloksia. Keskusrajalause päättelytilastoissa viittaa siihen, että suurilla näytteillä on yleensä suunnilleen normaalijakauma ja pienet näyttevirheet.
Vakiopoikkeama ja vakiovirhe
Tietojoukon keskihajontaa käytetään ilmaisemaan tutkimustulosten keskittyminen. Vähemmän tietojen vaihtelu johtaa pienempaan keskihajontaan. Suurempi lajike johtaa todennäköisesti suurempaan keskihajontaan.
Vakiovirhe sekoitetaan joskus keskihajontaan. Vakiovirhe tarkoittaa itse asiassa keskiarvon keskihajontaa. Vakiopoikkeamalla tarkoitetaan vaihtelua tietyn näytteen sisällä, kun taas vakiovirhe on itse otantajakauman variaatio.
Suhteellinen vakiovirhe
Vakiovirhe on ehdoton mittari otantatutkimuksen ja koko väestön välillä. Suhteellinen vakiovirhe osoittaa, onko vakiovirhe suuri tuloksiin nähden; suuret suhteelliset vakiovirheet viittaavat siihen, että tulokset eivät ole merkittäviä. Suhteellisen vakiovirheen kaava on:
Suhteellinen standardivirhe = EstimateStandard -virhe × 100 missä: Vakiovirhe = keskimääräisen näytteen keskihajontaEstimate = näytteen keskiarvo
