많은 분들이 질문하시는 내용 중 표본오차, 표준편차, 표준오차에 대해 알아보겠습니다.

표본오차 : 표본추출하면 무조건 발생하는 오차를 말합니다. 통제가 현실적으로 매우 어렵습니다.

표준편차 : 표본 자료를 활용하여, 표본 평균으로부터 각 표본들이 떨어진 정도, 표본 자료의 신뢰도 검증에 활용합니다.

표준오차 : 모집단과 표본집단의 떨어진 정도를 말하며, 표본의 대표성 파악하는데 활용됩니다.

공식은 표준편차(s) ÷ root n 이 됩니다. 

실제 관측을 통한 참값 구하기가 어렵기 때문에 최대한 많은 표본수를 통해 수집된 자료를 기반으로 참값을 추정하게 됩니다.

그러므로, 표본수는 증가되고, 표준편차는 감소되어야 모집단으로부터 떨어진 정도를 파악할 수 있습니다.

표준오차를 다르게 설명하면, 모집단으로부터의 표본 표준편차라고도 할 수 있다.

다시 말해, 모집단의 표준편차를 표준오차라고 할 수 있다.

하지만, 현실적으로 우리는 모집단의 참값을 안다는건 매우 어렵다.

[작성자] 데이터캠퍼스(www.datacampus.co.kr), 사경환