मानक त्रुटि इंगित करती है कि डेटा नमूने के भीतर माप कितने फैले हुए हैं। यह डेटा नमूना आकार के वर्गमूल द्वारा विभाजित मानक विचलन है। नमूने में वैज्ञानिक माप, परीक्षण स्कोर, तापमान या यादृच्छिक संख्याओं की एक श्रृंखला से डेटा शामिल हो सकता है। मानक विचलन नमूना माध्य से नमूना मूल्यों के विचलन को इंगित करता है। मानक त्रुटि नमूना आकार से विपरीत रूप से संबंधित है - नमूना जितना बड़ा होगा, मानक त्रुटि उतनी ही छोटी होगी।
अपने डेटा नमूने के माध्य की गणना करें। माध्य नमूना मूल्यों का औसत है। उदाहरण के लिए, यदि वर्ष के दौरान चार दिनों की अवधि में मौसम अवलोकन 52, 60, 55 और 65 डिग्री फ़ारेनहाइट हैं, तो इसका मतलब 58 डिग्री फ़ारेनहाइट: (52 + 60 + 55 + 65)/4 है।
माध्य से प्रत्येक नमूना मान के वर्ग विचलन (या अंतर) के योग की गणना करें। ध्यान दें कि ऋणात्मक संख्याओं को स्वयं से गुणा करना (या संख्याओं का वर्ग करना) सकारात्मक संख्याएँ प्राप्त करता है। उदाहरण में, वर्ग विचलन हैं (58 - 52)^2, (58 - 60)^2, (58 - 55)^2 और (58 - 65)^2, या 36, 4, 9 और 49, क्रमशः. इसलिए, वर्ग विचलन का योग 98 (36 + 4 + 9 + 49) है।
मानक विचलन ज्ञात कीजिए। वर्ग विचलन के योग को नमूना आकार घटा एक से विभाजित करें; फिर, परिणाम का वर्गमूल लें। उदाहरण में, नमूना आकार चार है। इसलिए, मानक विचलन [98/(4 - 1)] का वर्गमूल है, जो लगभग 5.72 है।
मानक त्रुटि की गणना करें, जो नमूना आकार के वर्गमूल द्वारा विभाजित मानक विचलन है। उदाहरण को समाप्त करने के लिए, मानक त्रुटि 5.72 है जिसे 4 के वर्गमूल से विभाजित किया जाता है, या 5.72 को 2, या 2.86 से विभाजित किया जाता है।