Statistikere sammenligner ofte to eller flere grupper, når de udfører forskning. Enten på grund af deltagernes frafald eller finansieringsårsager kan antallet af personer i hver gruppe variere. For at kompensere for denne variation anvendes en særlig type standardfejl, der tegner sig for, at en gruppe deltagere bidrager med mere vægt til standardafvigelsen end en anden. Dette er kendt som en samlet standardfejl.
Gennemfør et eksperiment, og registrer prøvestørrelser og standardafvigelser for hver gruppe. For eksempel, hvis du var interesseret i den samlede standardfejl i det daglige kalorieindtag af lærere versus skolebørn, ville du registrere stikprøvestørrelsen på 30 lærere (n1 = 30) og 65 elever (n2 = 65) og deres respektive standardafvigelser (lad os sige s1 = 120 og s2 = 45).
Beregn den samlede standardafvigelse repræsenteret af Sp. Find først tælleren af Sp²: (n1 - 1) x (s1) ² + (n2 - 1) x (s2) ². Ved hjælp af vores eksempel ville du have (30 - 1) x (120) ² + (65 - 1) x (45) ² = 547.200. Find derefter nævneren: (n1 + n2 - 2). I dette tilfælde ville nævneren være 30 + 65 - 2 = 93. Så hvis Sp² = tæller / nævneren = 547.200 / 93? 5.884, så Sp = sqrt (Sp²) = sqrt (5.884)? 76.7.
Beregn den samlede standardfejl, som er Sp x sqrt (1 / n1 + 1 / n2). Fra vores eksempel ville du få SEp = (76.7) x sqrt (1/30 + 1/65)? 16.9. Grunden til at du bruger disse længere beregninger er at tage højde for den studerendes tyngre vægt, der mere påvirker standardafvigelsen, og fordi vi har ulige stikprøvestørrelser. Dette er når du skal "samle" dine data sammen for at konkludere mere nøjagtige resultater.