計算樣本量時標准差為多少

① 兩組間的樣本量差距多少算正常

兩組間的樣本量差距是數據的四分之一算正常。樣本標准差合理范圍約等於數據的四分之一。隨著樣本數或測量次數n的增大，標准差趨向某個穩定值，即樣本標准差s越接近總體標准差。

② 標准差在多少合適

標准差在多少合適
問題一：標准差的數值的大小代表什麼意義?標准差大好還是小好?標准差也被稱為標准恭差，或者實驗標准差。簡單來說，標准差是一組數據平均值分散程度的一種度量。
一個較大的標准差，代表大部分數值和其平均值之間差異較大；一個較小的標准差，代表這些數值較接近平均值。一般來說標准差較小為好，這樣代表比較穩定。

問題二：計算標准差，一般要至少多少數據才合理？標准差是用來評價單值與均值的離散度，原則上講，只要能計算均值的樣本量就可以計算標准差。但是考慮到分析標准差意義，通常最小的樣本應大於功於5個，才有必要計算標准差。

問題三：標准十分對應的標准差分別是多少？平均數5.5，標准差1.5

問題四：標准差多大算是合理越小越合理

問題五：標准差是多少???求高手?.方差s^2=[(x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2]/n=（0.0121+0.5476+0.0004+0.0625+0.1521+0.4225+0.1024+0.3025+0.1225+0.0196+1.4884）/12=3.377/12=0.2814
標准差=（s^20）^0.5=0.5315

問題六：標准差是多少標准差=方差的算術平方根=s=sqrt((x1-x)^2+(x2-x)^2+.(xn-x)^2)/n))。你將各個數和平均數代入計算即可。
標准差（StandardDeviation），也稱均方差（meansquareerror），是各數據偏離平均數的距離的平均數，它是離均差平方和平均後的方根，用σ表示。標准差是方差的算術平方根。標准差能反映一個數據集的離散程度。平均數相同的，標准差未必相同。

問題七：標准差算出來有什麼作用嗎標准差是反應多組數據之間穩定值差異的，與樣本多少沒有關系，有多少樣本就反應多少樣本之間的數值的穩定性。
所以，只是反應穩定性而已。
下一個數字不是9.3加減3.26的范疇
而是說
標准差越大數組偏差越不穩定，例如你的物理實驗結果的標准差太大，超出實驗結果允許的誤差范圍，那麼說明你的實驗失敗了。
理論上，合適合理的樣本數是減小標准差的方法，但是標准差的大小沒有物理意義，因為他是用來評價一組數據的穩定性的輔助數據。
不是樣本越多標准差越小的，而是越能反映穩定性的真實效果，但是樣本太少，會導致標准差失真。
在標准差的應用上還有雙重標准差。就是計算標准差的標准差。雙重標准差無限趨近於0的時候，就是你的最真實標准差。
五個一般不夠的，最簡單的實驗也基本在10個左右。
應用上主要用在風險資產評估：金融風險評估，各種實驗等
最後舉個最簡單例子：A、B兩組各有6位學生參加同一次語文測驗，A組的分數為95、85、75、65、55、45，B組的分數為73、72、71、69、68、67。這兩組的平均數都是70，但A組的標准差為17.078分，B組的標准差為2.16分，說明A組學生之間的差距要比B組學生之間的差距大得多。

③ 求助樣本量的計算方法

從總體中抽取的樣本元素的總個數。
樣本量的計算公式為：
n=z
2
×(p
×(1-p))/e
2
其中，z為置信區間、n為樣本容量、d為抽樣誤差范圍、σ為標准差，一般取0.5。
研究中實際觀測或調查的一部分個體稱為樣本(sample)，研究對象的全部稱為總體。

④ 計算標准差，一般要至少多少數據才合理

標准偏差公式：S = Sqrt[(∑(xi-x拔)^2) /（N-1）]公式中∑代表總和，x拔代表x的均值，^2代表二次方，Sqrt代表平方根。

例：有一組數字分別是200、50、100、200，求它們的標准偏差。

x拔 = (200+50+100+200)/4 = 550/4 = 137.5 S^2 = [(200-137.5)^2+(50-137.5)^2+(100-137.5)^2+(200-137.5)^2]/3

標准偏差 S = Sqrt(S^2) STDEV基於樣本估算標准偏差。

標准偏差反映數值相對於平均值 (mean) 的離散程度。

標准差是用來評價單值與均值的離散度，原則上講,只要能計算均值的樣本量就可以計算標准差，但是考慮到分析標准差意義，通常最小的樣本應大於等於5個，才有必要計算標准差。

(4)計算樣本量時標准差為多少擴展閱讀

標准差（StandardDeviation），在概率統計中最常使用作為統計分布程度（statisticaldispersion）上的測量。標准差定義是總體各單位標准值與其平均數離差平方的算術平均數的平方根。它反映組內個體間的離散程度。測量到分布程度的結果，原則上具有兩種性質：

為非負數值，與測量資料具有相同單位。一個總量的標准差或一個隨機變數的標准差，及一個子集合樣品數的標准差之間，有所差別。

簡單來說，標准差是一組數據平均值分散程度的一種度量。一個較大的標准差，代表大部分數值和其平均值之間差異較大；一個較小的標准差，代表這些數值較接近平均值。

例如，兩組數的集合{0,5,9,14}和{5,6,8,9}其平均值都是7，但第二個集合具有較小的標准差。

⑤ 根據n=250，p=0.38的樣本計算的樣本比例的抽樣標准差為多少

方差是npq，那麼標准差是√（npq）這是關於次數的

如果是比率的，那還得除以n

所以是√（pq/n）

q=1-0.38=0.62

所以=√（0.38×0.62÷250）≈0.0307

(5)計算樣本量時標准差為多少擴展閱讀：

標准差可以當作不確定性的一種測量。例如在物理科學中，做重復性測量時，測量數值集合的標准差代表這些測量的精確度。

當要決定測量值是否符合預測值，測量值的標准差佔有決定性重要角色：如果測量平均值與預測值相差太遠（同時與標准差數值做比較），則認為測量值與預測值互相矛盾。這很容易理解，因為如果測量值都落在一定數值范圍之外，可以合理推論預測值是否正確。

⑥ 在統計學中的樣本量是如何計算的，置信度是如何計算的

置信度就是用一種方法構造一百個區間如果有95個區間包含總體真值，就說置信度為95%（包含總體真值的區間占總區間的95%)。

E:樣本均值的標准差乘以z值，即總的誤差。P：目標總體占總體的比例。(比如：一個班級中男生占所有學生的30%。則p=30%)。

樣本量從總體中抽取的樣本元素的總個數。樣本量的計算公式為： N=Z 2 ×(P ×(1-P))/E 2，其中，Z為置信區間、n為樣本容量、d為抽樣誤差范圍、σ為標准差，一般取0.5。

在統計學中，當估算一個變數的期望值時，一個經常用到的方法是重復測量此變數的值，然後用所得數據的平均值來作為此變數的期望值的估計。

在概率分布中，期望值和方差或標准差是一種分布的重要特徵。

在經典力學中，物體重心的演算法與期望值的演算法十分近似。

期望值也可以通過方差計算公式來計算方差

參考資料來源:網路:期望值

⑦ 樣本量的計算公式

（1）重復抽樣方式下：n為樣本容量、d為抽樣誤差范圍、σ為標准差，一般取0.5。

變數總體重復抽樣計算公式：

(7)計算樣本量時標准差為多少擴展閱讀

合理確定樣本容量的意義：

1、樣本容量過大，會增加調查工作量，造成人力、物力、財力、時間的浪費；

2、樣本容量過小，則樣本對總體缺乏足夠的代表性，從而難以保證推算結果的精確度和可靠性；

3、樣本容量確定的科學合理，一方面，可以在既定的調查費用下，使抽樣誤差盡可能小，以保證推算的精確度和可靠性；另一方面，可以在既定的精確度和可靠性下，使調查費用盡可能少，保證抽樣推斷的最大效果。