Diferença entre desvio padrão e erro padrão

Desvio padrão é definido como uma medida absoluta de dispersão de uma série. Esclarece a quantidade padrão de variação em ambos os lados da média. Muitas vezes, é mal interpretado com o erro padrão, pois se baseia no desvio padrão e no tamanho da amostra.

Erro padrão é usado para medir a precisão estatística de uma estimativa. É usado principalmente no processo de testar hipóteses e estimar o intervalo.

Esses são dois conceitos importantes de estatística, amplamente utilizados no campo da pesquisa. A diferença entre desvio padrão e erro padrão é baseada na diferença entre a descrição dos dados e sua inferência.

Conteúdo: desvio padrão versus erro padrão

1. Gráfico de comparação
2. Definição
3. Principais diferenças
4. Conclusão

Gráfico de comparação

Base para Comparação	Desvio padrão	Erro padrão
Significado	O desvio padrão implica uma medida de dispersão do conjunto de valores de sua média.	Erro padrão conota a medida da exatidão estatística de uma estimativa.
Estatística	Descritivo	Inferencial
Medidas	Quanta observação varia uma da outra.	Quão precisa a amostra significa para a verdadeira população.
Distribuição	Distribuição da observação referente à curva normal.	Distribuição de uma estimativa relativa à curva normal.
Fórmula	Raiz quadrada de variância	Desvio padrão dividido pela raiz quadrada do tamanho da amostra.
Aumento no tamanho da amostra	Dá uma medida mais específica do desvio padrão.	Diminui o erro padrão.

Definição de desvio padrão

Desvio padrão, é uma medida da dispersão de uma série ou da distância do padrão. Em 1893, Karl Pearson cunhou a noção de desvio padrão, que é sem dúvida a medida mais usada, em pesquisas.

É a raiz quadrada da média dos quadrados dos desvios da sua média. Em outras palavras, para um determinado conjunto de dados, o desvio padrão é o desvio médio da raiz quadrada, da média aritmética. Para toda a população, é indicado pela letra grega 'sigma (σ)' e, para uma amostra, é representado pela letra latina 's'.

O desvio padrão é uma medida que quantifica o grau de dispersão do conjunto de observações. Quanto mais os pontos de dados do valor médio, maior é o desvio no conjunto de dados, representando que os pontos de dados estão espalhados por uma faixa mais ampla de valores e vice-versa.

• Para dados não classificados:
• Para distribuição de frequência agrupada:

Definição de erro padrão

Você pode ter observado que amostras diferentes, com tamanho idêntico, retiradas da mesma população, fornecerão diversos valores estatísticos em consideração, ou seja, média da amostra. O erro padrão (SE) fornece o desvio padrão em diferentes valores da média da amostra. É usado para fazer uma comparação entre médias amostrais entre as populações.

Em resumo, o erro padrão de uma estatística nada mais é do que o desvio padrão de sua distribuição amostral. Ele tem um grande papel a desempenhar no teste de hipótese estatística e estimativa de intervalo. Dá uma idéia da exatidão e confiabilidade da estimativa. Quanto menor o erro padrão, maior é a uniformidade da distribuição teórica e vice-versa.

• Fórmula: Erro padrão para média da amostra = σ / √n
  Onde, σ é desvio padrão da população

Principais diferenças entre desvio padrão e erro padrão

Os pontos indicados abaixo são substanciais no que diz respeito à diferença entre o desvio padrão:

1. Desvio padrão é a medida que avalia a quantidade de variação no conjunto de observações. O erro padrão mede a precisão de uma estimativa, ou seja, é a medida da variabilidade da distribuição teórica de uma estatística.
2. O desvio padrão é uma estatística descritiva, enquanto o erro padrão é uma estatística inferencial.
3. O desvio padrão mede a que distância os valores individuais estão do valor médio. Pelo contrário, quão perto a média da amostra está da média da população.
4. Desvio padrão é a distribuição das observações com referência à curva normal. Em contrapartida, o erro padrão é a distribuição de uma estimativa com referência à curva normal.
5. O desvio padrão é definido como a raiz quadrada da variação. Por outro lado, o erro padrão é descrito como o desvio padrão dividido pela raiz quadrada do tamanho da amostra.
6. Quando o tamanho da amostra é aumentado, ele fornece uma medida mais específica do desvio padrão. Ao contrário do erro padrão quando o tamanho da amostra é aumentado, o erro padrão tende a diminuir.

Conclusão

Em geral, o desvio padrão é considerado uma das melhores medidas de dispersão, que mede a dispersão dos valores a partir do valor central. Por outro lado, o erro padrão é usado principalmente para verificar a confiabilidade e a precisão da estimativa e, quanto menor o erro, maior a sua confiabilidade e precisão..