სტატისტიკის სპეციალისტები ხშირად ადარებენ ორ ან მეტ ჯგუფს კვლევის ჩატარებისას. მონაწილის დატოვების ან დაფინანსების მიზეზების გამო, თითოეულ ჯგუფში ინდივიდების რაოდენობა შეიძლება განსხვავდებოდეს. ამ ვარიაციის ასანაზღაურებლად გამოიყენება სტანდარტული ტიპის შეცდომის სპეციალური ტიპი, რომელიც ითვალისწინებს მონაწილეთა ერთ ჯგუფს, რომელიც უფრო მეტ წონას ანიჭებს სტანდარტულ გადახრას, ვიდრე სხვას. ეს ცნობილია როგორც გაერთიანებული სტანდარტული შეცდომა.
ჩაატარეთ ექსპერიმენტი და ჩაიწერეთ თითოეული ჯგუფის ნიმუშების ზომები და სტანდარტული გადახრები. მაგალითად, თუ თქვენ დაინტერესებული იქნებოდით სტანდარტული შეცდომით, ყოველდღიური კალორიების მიღება მასწავლებლებისა და სკოლის ბავშვების მიმართ ჩაიწერე 30 მასწავლებლის (n1 = 30) და 65 სტუდენტის (n2 = 65) ნიმუშის ზომა და მათი შესაბამისი სტანდარტული გადახრები (ვთქვათ s1 = 120 და s2 = 45).
გამოთვალეთ გაერთიანებული სტანდარტული გადახრა, წარმოდგენილია Sp. პირველი, იპოვნეთ Sp²- ს მრიცხველი: (n1 - 1) x (s1) ² + (n2 - 1) x (s2). ჩვენი მაგალითის გამოყენებით თქვენ გექნებათ (30 - 1) x (120) ² + (65 - 1) x (45) ² = 547,200. შემდეგ იპოვნეთ მნიშვნელი: (n1 + n2 - 2). ამ შემთხვევაში მნიშვნელი იქნება 30 + 65 - 2 = 93. ასე რომ, თუ Sp² = მრიცხველი / მნიშვნელი = 547,200 / 93? 5,884, შემდეგ Sp = sqrt (Sp²) = sqrt (5,884)? 76.7.
გამოთვალეთ გაერთიანებული სტანდარტული შეცდომა, რომელიც არის Sp x sqrt (1 / n1 + 1 / n2). ჩვენი მაგალითიდან მიიღებდით SEp = (76,7) x კვადრატს (1/30 + 1/65)? 16.9. ამ გრძელი გამოთვლების გამოყენების მიზეზი არის სტუდენტების უფრო დიდი წონის გათვალისწინება, რომლებიც უფრო მეტ გავლენას ახდენენ სტანდარტულ გადახრაზე და რადგან ჩვენ გვაქვს ნიმუშის არათანაბარი ზომები. ეს არის ის, როდესაც თქვენ უნდა დააგროვოთ თქვენი მონაცემები ერთად, რათა უფრო ზუსტი შედეგები მიიღოთ.