Sai số chuẩn của giá trị trung bình – standard error of the mean (S.E. Mean)

Standard Error of the Mean (S.E. Mean) là một ước lượng của độ biến động của trung bình mẫu so với trung bình của toàn bộ quần thể. Bài viết này sẽ giải thích chi tiết về Standard Error of the Mean và cách tính nó trong SPSS.

Standard Error of the Mean (S.E. Mean) là gì?

Standard Error of the Mean(Sai số chuẩn của giá trị trung bình) là một chỉ số đo độ biến động của trung bình mẫu so với trung bình của toàn bộ tổng thể. Nó được tính bằng cách chia độ lệch chuẩn  của mẫu cho căn bậc 2 của kích thước mẫu.
     S.E. Mean=SD/căn(N)

Trong đó:
S.E. Mean: là Standard Error of the Mean Sai số chuẩn của giá trị trung bình
SD:là độ lệch chuẩn
N: là kích thước mẫu

Tính S.E. Mean trong SPSS

Mở SPSS và mở bộ số liệu bất kỳ.
Chọn “Analyze” trên thanh menu, sau đó chọn “Descriptive Statistics” và “Descriptives”.

Chọn biến bạn quan tâm và di chuyển nó sang khung “Variable(s)”.

Chọn “Options” và đánh chọn ô S.E. Mean như hình trên
Nhấn “Continue” và “OK” để xem kết quả.

Trong kết quả xuất hiện, bạn sẽ thấy Std. Error của Mean, giá trị này chính là 0.333

Một cách khác áp dụng công thức, S.E. Mean= 0.577/căn(3)=0.333

Như vậy thông qua 2 cách tính đều ra kết quả S.E. Mean như nhau nhé

Ý nghĩa của S.E. Mean

S.E. Mean(Sai số chuẩn của giá trị trung bình) là một chỉ số phổ biến được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của trung bình mẫu. Nó thường được sử dụng khi bạn muốn ước lượng khoảng tin cậy của trung bình mẫu dựa trên một mẫu nhỏ từ toàn bộ quần thể.

Sai số chuẩn của giá trị trung bình (SEM) đo lường mức độ chênh lệch giữa giá trị trung bình mẫu (trung bình) của dữ liệu với giá trị trung bình thực của tổng thể. SEM luôn nhỏ hơn SD. SEM là một công cụ quan trọng giúp đánh giá độ chắc chắn của trung bình mẫu và có thể được tính toán dễ dàng trong SPSS. Khi hiểu rõ về SEM, người nghiên cứu có thể đưa ra những kết luận chính xác hơn về tính đáng tin cậy của mẫu của mình.

Quan hệ giữa độ lệch chuẩn và sai số chuẩn của giá trị trung bình

Độ lệch chuẩn (SD) đo lường độ phân tán của tập dữ liệu so với giá trị trung bình của nó. SD được sử dụng thường xuyên trong thống kê và trong tài chính thường được sử dụng làm thước đo cho sự biến động hoặc rủi ro.
Sai số chuẩn của giá trị trung bình (SEM) đo lường mức độ khác biệt giữa giá trị trung bình của mẫu so với giá trị trung bình của tổng thể.
SEM lấy SD chia cho căn bậc hai của cỡ mẫu. Do đó SEM sẽ luôn nhỏ hơn SD.

Nhóm MBA 2024 – Phân tích SPSS – 0903396688