Os estatísticos costumam comparar dois ou mais grupos ao realizar pesquisas. Por motivos de abandono ou financiamento dos participantes, o número de indivíduos em cada grupo pode variar. Para compensar essa variação, é usado um tipo especial de erro padrão, responsável por um grupo de participantes que contribui com mais peso para o desvio padrão do que outro. Isso é conhecido como erro padrão conjunto.

Realize um experimento e registre o tamanho da amostra e os desvios padrão de cada grupo. Por exemplo, se você estivesse interessado no erro padrão conjunto da ingestão calórica diária de professores versus crianças em idade escolar, registraria o tamanho da amostra de 30 professores (n1 \u003d 30) e 65 alunos (n2 \u003d 65) e seus respectivos desvios padrão (digamos s1 \u003d 120 es2 \u003d 45).


Calcule o desvio padrão agrupado, representado por Sp. Primeiro, encontre o numerador de Sp²: (n1 - 1) x (s1) ² + (n2 - 1) x (s2) ². Usando nosso exemplo, você teria (30 - 1) x (120) ² + (65 - 1) x (45) ² \u003d 547,200. Então encontre o denominador: (n1 + n2 - 2). Nesse caso, o denominador seria 30 + 65 - 2 \u003d 93. Então, se Sp² \u003d numerador /denominador \u003d 547.200 /93? 5.884, então Sp \u003d sqrt (Sp²) \u003d sqrt (5.884)? 76.7.


Calcule o erro padrão em pool, que é Sp x sqrt (1 /n1 + 1 /n2). Do nosso exemplo, você obteria SEp \u003d (76,7) x sqrt (1/30 + 1/65)? 16,9. O motivo pelo qual você usa esses cálculos mais longos é levar em consideração o peso mais pesado dos alunos que afetam mais o desvio padrão e porque temos tamanhos de amostra desiguais. É quando você precisa agrupar seus dados para concluir resultados mais precisos.