O que você precisa saber sobre o Erro Padrão
O Erro Padrão é uma medida fundamental em estatística inferencial e descritiva. Ele nos permite avaliar o quão dispersos estão. Neste post, vamos desvendar o mistério por trás dessa medida e aprender como calculá-la manualmente, passo a passo, além de como, fazer isso usando o R.
O que é o Erro Padrão?
O Erro Padrão (ou Standard Error, em inglês) é uma medida da variabilidade da média amostral em relação à média populacional. Quanto maior o erro padrão, maior é a incerteza da estimativa da média. Ele é calculado dividindo o desvio padrão pela raiz quadrada do número de observações.
Como Calcular o Erro Padrão
O cálculo do Erro Padrão é relativamente simples, mas envolve alguns passos. Aqui estão as etapas e as fórmulas correspondentes:
Passo 1.
Calcule o Desvio Padrão (?) dos dados da amostra.
O Desvio Padrão é uma medida da dispersão dos dados em torno da média. Ele é calculado como a raiz quadrada da variância.
Fórmula do desvio padrão
? = ?(?(xi - x)² / N-1)
Onde:
- ? é o desvio padrão
- ? é a soma
- xi é o valor de cada observação
- x é a média
- N é o número de observações
Desvio padrão no R usando a função sd
'''R
sd(seus_dados)
'''
Passo 2
Calcule o Erro Padrão (ep)
O Erro Padrão é calculado dividindo-se o Desvio Padrão pelo valor da raiz quadrada do tamanho da amostra.
ep = ? / ?N
Onde:
- ep é o erro padrão
- ? é o desvio padrão da amostra
- n é o número de observações na amostra
Como Calcular o Erro Padrão no R
O R não tem uma função base para calcular o erro padrão, mas graças a versatilidade do R podemos criar nossa própria função.
```R
# Criando função ep
ep = function(data) {
n = length(data)
desvio_padrao = sd(data)
erro_padrao = desvio_padrao / sqrt(n)
return(erro_padrao)
}
# Exemplo de uso da função
dados = c(15, 20, 25, 30, 35, 40)
ep(dados)
```
Neste exemplo, a função `ep()` recebe um vetor de dados, calcula o Desvio Padrão e, em seguida, o Erro Padrão com base no tamanho da amostra.
O Erro Padrão é uma ferramenta crucial para a estatística, pois nos ajuda a entender a confiabilidade das estimativas. Agora que você sabe como calculá-lo, pode usá-lo para tomar decisões mais informadas em análises estatísticas.