Gli statistici spesso confrontano due o più gruppi quando conducono ricerche. A causa dell'abbandono dei partecipanti o per motivi di finanziamento, il numero di individui in ciascun gruppo può variare. Per compensare questa variazione, viene utilizzato un tipo speciale di errore standard che tiene conto del fatto che un gruppo di partecipanti contribuisce con più peso alla deviazione standard di un altro. Questo è noto come errore standard in pool.
Conduci un esperimento e registra le dimensioni del campione e le deviazioni standard di ciascun gruppo. Ad esempio, se fossi interessato all'errore standard aggregato dell'apporto calorico giornaliero degli insegnanti rispetto ai bambini in età scolare, lo faresti registrare la dimensione del campione di 30 insegnanti (n1 = 30) e 65 studenti (n2 = 65) e le rispettive deviazioni standard (diciamo s1 = 120 e s2 = 45).
Calcola la deviazione standard aggregata, rappresentata da Sp. Innanzitutto, trova il numeratore di Sp²: (n1 – 1) x (s1)² + (n2 – 1) x (s2)². Usando il nostro esempio, avresti (30 – 1) x (120)² + (65 – 1) x (45)² = 547.200. Quindi trova il denominatore: (n1 + n2 – 2). In questo caso, il denominatore sarebbe 30 + 65 – 2 = 93. Quindi se Sp² = numeratore / denominatore = 547.200 / 93? 5.884, quindi Sp = sqrt (Sp²) = sqrt (5.884)? 76.7.
Calcola l'errore standard del pool, che è Sp x sqrt (1/n1 + 1/n2). Dal nostro esempio, otterresti SEp = (76,7) x sqrt (1/30 + 1/65)? 16.9. Il motivo per cui si utilizzano questi calcoli più lunghi è tenere conto del peso maggiore degli studenti che influisce maggiormente sulla deviazione standard e perché abbiamo dimensioni del campione disuguali. Questo è quando devi "aggregare" i tuoi dati insieme per concludere risultati più accurati.