Статистики часто сравнивают две или более группы при проведении исследований. Либо из-за выбытия участников, либо по причинам финансирования, количество людей в каждой группе может варьироваться. Чтобы компенсировать это изменение, используется специальный тип стандартной ошибки, который учитывает, что одна группа участников вносит больший вес в стандартное отклонение, чем другая. Это известно как стандартная ошибка пула.
Проведите эксперимент и запишите размеры выборки и стандартные отклонения для каждой группы. Например, если вас интересует объединенная стандартная ошибка суточного потребления калорий учителей и школьников, вы бы запишите размер выборки из 30 учителей (n1 = 30) и 65 студентов (n2 = 65) и их соответствующие стандартные отклонения (скажем, s1 = 120 и s2 = 45).
Рассчитайте объединенное стандартное отклонение, представленное Sp. Сначала найдите числитель Sp²: (n1 - 1) x (s1) ² + (n2 - 1) x (s2) ². В нашем примере у вас будет (30 - 1) x (120) ² + (65 - 1) x (45) ² = 547 200. Затем найдите знаменатель: (n1 + n2 - 2). В этом случае знаменатель будет 30 + 65 - 2 = 93. Итак, если Sp² = числитель / знаменатель = 547 200/93? 5 884, тогда Sp = sqrt (Sp²) = sqrt (5 884)? 76.7.
Вычислите объединенную стандартную ошибку, равную Sp x sqrt (1 / n1 + 1 / n2). В нашем примере вы получите SEp = (76,7) x sqrt (1/30 + 1/65)? 16.9. Причина, по которой вы используете эти более длинные вычисления, заключается в том, чтобы учесть больший вес учащихся, больше влияющий на стандартное отклонение, а также потому, что у нас неравные размеры выборки. Это когда вам нужно «объединить» свои данные, чтобы получить более точные результаты.