आंकड़ों में, एक सापेक्ष मानक त्रुटि (RSE) सर्वेक्षण अनुमान द्वारा विभाजित सर्वेक्षण अनुमान की मानक त्रुटि के बराबर होती है और फिर 100 से गुणा की जाती है। संख्या 100 से गुणा की जाती है, इसलिए इसे प्रतिशत के रूप में व्यक्त किया जा सकता है। आरएसई मानक त्रुटि से परे किसी भी नई जानकारी का प्रतिनिधित्व नहीं करता है, लेकिन यह सांख्यिकीय आत्मविश्वास प्रस्तुत करने का एक बेहतर तरीका हो सकता है।
सापेक्ष मानक त्रुटि बनाम मानक त्रुटि
मानक त्रुटि मापती है कि सर्वेक्षण का अनुमान वास्तविक आबादी से विचलित होने की कितनी संभावना है। इसे एक संख्या के रूप में व्यक्त किया जाता है। इसके विपरीत, सापेक्ष मानक त्रुटि (आरएसई) अनुमान के एक अंश के रूप में व्यक्त मानक त्रुटि है और आमतौर पर प्रतिशत के रूप में प्रदर्शित की जाती है। 25% या अधिक के आरएसई के साथ अनुमान उच्च नमूनाकरण त्रुटि के अधीन हैं और सावधानी के साथ उपयोग किया जाना चाहिए।
सर्वेक्षण का अनुमान और मानक त्रुटि
सर्वेक्षण और मानक त्रुटियां प्रायिकता सिद्धांत और सांख्यिकी के महत्वपूर्ण भाग हैं। सांख्यिकीविद् अपने सर्वेक्षण किए गए डेटा से विश्वास अंतराल के निर्माण के लिए मानक त्रुटियों का उपयोग करते हैं। एक विश्वास अंतराल के संदर्भ में इन अनुमानों की विश्वसनीयता का भी आकलन किया जा सकता है। अनुभवजन्य परीक्षणों और अनुसंधान की वैधता का निर्धारण करने के लिए आत्मविश्वास अंतराल महत्वपूर्ण हैं।
एक विश्वास अंतराल एक प्रकार का अंतराल का अनुमान है, जो देखे गए आंकड़ों के आंकड़ों से गणना की जाती है, जिसमें अज्ञात मोबाइल पैरामीटर का सही मूल्य हो सकता है। आत्मविश्वास अंतराल उस सीमा का प्रतिनिधित्व करता है जिसमें जनसंख्या मूल्य झूठ होने की संभावना है। इनका निर्माण जनसंख्या मूल्य और इसके संबंधित मानक त्रुटि के अनुमान का उपयोग करके किया जाता है। उदाहरण के लिए, लगभग 95% संभावना (यानी 20 में 19 संभावनाएं) है कि जनसंख्या मूल्य अनुमानों की दो मानक त्रुटियों के भीतर है, इसलिए 95% विश्वास अंतराल अनुमान प्लस या माइनस दो मानक त्रुटियों के बराबर है।
आम आदमी की शर्तों में, डेटा नमूने की मानक त्रुटि नमूना और संपूर्ण आबादी के बीच संभावित अंतर का माप है। उदाहरण के लिए, १०, ००० सिगरेट-धूम्रपान करने वाले वयस्कों से जुड़े एक अध्ययन से यह संभव हो सकता है कि हर संभव सिगरेट-धूम्रपान करने वाले वयस्क का सर्वेक्षण किया जाए।
छोटे नमूना त्रुटियां अधिक विश्वसनीय परिणामों के संकेत हैं। हीन सांख्यिकी में केंद्रीय सीमा प्रमेय से पता चलता है कि बड़े नमूनों में लगभग सामान्य वितरण और कम नमूना त्रुटियां होती हैं।
मानक विचलन और मानक त्रुटि
डेटा सेट के मानक विचलन का उपयोग सर्वेक्षण परिणामों की एकाग्रता को व्यक्त करने के लिए किया जाता है। डेटा में कम विविधता के परिणामस्वरूप निम्न मानक विचलन होता है। अधिक विविधता के परिणामस्वरूप उच्च मानक विचलन होने की संभावना है।
मानक त्रुटि कभी-कभी मानक विचलन के साथ भ्रमित होती है। मानक त्रुटि वास्तव में माध्य के मानक विचलन को संदर्भित करती है। मानक विचलन किसी भी नमूने के अंदर परिवर्तनशीलता को संदर्भित करता है, जबकि एक मानक त्रुटि स्वयं नमूना वितरण की परिवर्तनशीलता है।
सापेक्ष मानक त्रुटि
मानक त्रुटि नमूना सर्वेक्षण और कुल आबादी के बीच एक पूर्ण गेज है। यदि मानक त्रुटि परिणामों के सापेक्ष बड़ी है, तो सापेक्ष मानक त्रुटि दिखाता है; बड़ी सापेक्ष मानक त्रुटियां बताती हैं कि परिणाम महत्वपूर्ण नहीं हैं। सापेक्ष मानक त्रुटि का सूत्र है:
सापेक्ष मानक त्रुटि = अनुमानित त्रुटि × 100 जगह: मानक त्रुटि = मानक नमूना का मानक विचलन = नमूना का मतलब
