4.4: Error estándar de la media

Standard Error of the Mean
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01:13 min
April 30, 2023

Overview

La variabilidad muestral de un estadístico se define como cuánto varía el estadístico de una muestra a otra. La variabilidad de muestreo de un estadístico se mide normalmente midiendo su error estándar.

El error estándar de la media es un ejemplo de un error estándar. Es una desviación estándar única conocida como la desviación estándar de la distribución muestral de la media. El error estándar de la media es un estadístico que calcula la exactitud con la que una distribución de muestra representa a una población utilizando la desviación estándar. La desviación estándar de todas las medias de la muestra se denota como Figure1, que también se denomina el error estándar de la media.

Este texto es una adaptación de Openstax, Introducción a las estadísticas, Sección 2.7 Medidas de la difusión de los datos

Transcript

El error estándar de la media es un estadístico que calcula la precisión con la que una distribución de muestra representa una población utilizando la desviación estándar.

Pensemos en un grupo de gatos callejeros en un vecindario. Muestree al azar cinco gatos y anote el peso medio y la desviación estándar. Repitiendo esto unas cuantas veces más con diferentes gatos del mismo vecindario, se puede ver que cada muestreo aleatorio arroja una media y una desviación estándar ligeramente diferentes.

La desviación estándar de todas estas medias muestrales es el error estándar de la media, expresado como sigma x bar. Representa la variación entre el peso medio de los gatos entre diferentes muestras aleatorias.

El error estándar de las medias de la muestra se calcula utilizando esta fórmula. Aquí, n representa el tamaño de la muestra y sigma es la desviación estándar de la población.

Aunque los términos desviación estándar y error estándar están relacionados, la desviación estándar mide la variación dentro de una muestra. Por el contrario, el error estándar de la media mide la variación entre las medias de dos o más muestras de la misma población.

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