পরিসংখ্যানগুলিতে, একটি আপেক্ষিক স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি (আরএসই) সমীক্ষা অনুমানের দ্বারা বিভক্ত জরিপ অনুমানের স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটির সমান এবং তারপরে 100 দ্বারা গুণিত হয় The সংখ্যাটি 100 দ্বারা গুণিত হয় যাতে এটি শতাংশ হিসাবে প্রকাশ করা যায়। আরএসই অগত্যা স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটির বাইরে কোনও নতুন তথ্য উপস্থাপন করে না তবে এটি পরিসংখ্যানগত আত্মবিশ্বাস উপস্থাপনের একটি সর্বোত্তম পদ্ধতি হতে পারে।
আপেক্ষিক স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি বনাম স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি
স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি পরিমাপ করে যে জরিপের প্রাক্কলনটি প্রকৃত জনসংখ্যার থেকে কতটা সরে যেতে পারে। এটি একটি সংখ্যা হিসাবে প্রকাশ করা হয়। বিপরীতে, আপেক্ষিক স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি (আরএসই) হ'ল স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিটি অনুমানের ভগ্নাংশ হিসাবে প্রকাশ করা হয় এবং সাধারণত শতাংশ হিসাবে প্রদর্শিত হয়। আরএসই 25% বা তার বেশি এর অনুমান উচ্চ নমুনা ত্রুটির সাপেক্ষে এবং সতর্কতার সাথে ব্যবহার করা উচিত।
জরিপের প্রাক্কলন এবং স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি
সমীক্ষা এবং স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি সম্ভাবনা তত্ত্ব এবং পরিসংখ্যানের গুরুত্বপূর্ণ অঙ্গ। পরিসংখ্যানবিদরা তাদের জরিপ করা ডেটা থেকে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি তৈরি করতে স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি ব্যবহার করেন। এই অনুমানের নির্ভরযোগ্যতা একটি আস্থা অন্তরার ক্ষেত্রেও মূল্যায়ন করা যেতে পারে। অভিজ্ঞতা অভিজ্ঞতা এবং গবেষণার বৈধতা নির্ধারণের জন্য অন্তর্ভুক্তি গুরুত্বপূর্ণ।
আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান হ'ল এক ধরণের ব্যবধান অনুমান যা পর্যবেক্ষণ করা তথ্যের পরিসংখ্যান থেকে গণনা করা হয়, এতে অজানা জনসংখ্যার প্যারামিটারের আসল মান থাকতে পারে। আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি এমন পরিসীমা প্রতিনিধিত্ব করে যেখানে জনসংখ্যার মানটি পড়ে থাকতে পারে। তারা জনসংখ্যার মান এবং এর সাথে সম্পর্কিত মানক ত্রুটির প্রাক্কলন ব্যবহার করে নির্মিত হয়। উদাহরণস্বরূপ, আনুমানিক একটি 95% সম্ভাবনা রয়েছে (যেমন 20 সালে 19 সম্ভাবনা) জনসংখ্যার মানটি অনুমানের দুটি স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটির মধ্যে থাকে, সুতরাং 95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি অনুমানের প্লাস বা বিয়োগ দুটি মান ত্রুটির সমান হয়।
সাধারণ ব্যক্তির ভাষায়, কোনও ডেটা নমুনার মানক ত্রুটি হ'ল নমুনা এবং পুরো জনগণের মধ্যে সম্ভাব্য পার্থক্যের একটি পরিমাপ। উদাহরণস্বরূপ, 10, 000 সিগারেট-ধূমপান প্রাপ্ত বয়স্কদের জড়িত একটি সমীক্ষায় প্রতিটি সম্ভাব্য সিগারেট-ধূমপানের প্রাপ্ত বয়স্কের সমীক্ষা করা হয় তার চেয়ে কিছুটা আলাদা পরিসংখ্যানগত ফলাফল তৈরি হতে পারে।
ক্ষুদ্রতর নমুনা ত্রুটিগুলি আরও নির্ভরযোগ্য ফলাফলের সূচক। আনুপাতিক পরিসংখ্যানগুলিতে কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ তত্ত্বটি পরামর্শ দেয় যে বড় নমুনাগুলিতে প্রায় সাধারণ বিতরণ এবং কম নমুনা ত্রুটি থাকে।
স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি এবং স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি
কোনও ডেটা সেটের স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি জরিপের ফলাফলের ঘনত্বকে প্রকাশ করতে ব্যবহৃত হয়। ডেটাতে কম বৈচিত্র্যের ফলে নিম্নমানের বিচ্যুতি ঘটে। আরও বিভিন্ন ধরণের ফলে উচ্চমানের বিচ্যুতির সম্ভাবনা রয়েছে।
স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি কখনও কখনও স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি নিয়ে বিভ্রান্ত হয়। স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি আসলে গড়ের মানক বিচ্যুতিকে বোঝায়। স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি কোনও প্রদত্ত নমুনার অভ্যন্তরের পরিবর্তনশীলতা বোঝায়, যখন একটি স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি নিজেই নমুনা বিতরণের পরিবর্তনশীলতা।
আপেক্ষিক স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি
আদর্শ ত্রুটি নমুনা জরিপ এবং মোট জনসংখ্যার মধ্যে একটি পরম গজ। ফলাফলের তুলনায় মানক ত্রুটিটি যদি বড় ত্রুটিযুক্ত তবে আপেক্ষিক স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি দেখায়; বড় আপেক্ষিক স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি ফলাফলগুলি তাত্পর্যপূর্ণ নয় বলে প্রস্তাব করে। আপেক্ষিক মান ত্রুটির জন্য সূত্রটি হ'ল:
আপেক্ষিক স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি = এসটিমেটস স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি where 100 কোথাও: স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি = গড় নমুনার আদর্শ বিচ্যুতি: নমুনার গড় = গড়
