Erro padrão de medição

exemplo de erro padrão de medição

A confiabilidade de um teste pode ser expressa em termos da erro padrão de medição (se), também chamada de erro padrão de uma pontuação. Esta pontuação é particularmente adequada para a interpretação de pontuações individuais.

É, portanto, mais útil que o coeficiente de confiabilidade para muitos fins de teste. O erro padrão de medição pode ser facilmente calculado a partir do coeficiente de confiabilidade do teste por um simples rearranjo da fórmula de Rulon (g):

erro padrão de medição

Em que é o desvio padrão das pontuações dos testes e rtt o coeficiente de confiabilidade, ambos calculados no mesmo grupo.

O erro padrão de medição é uma estatística útil porque permite ao experimentador estimar os limites dentro dos quais se pode esperar que caiam as pontuações verdadeiras de uma certa porcentagem de indivíduos (sujeitos) com uma determinada pontuação observada, assumindo que os erros de medição são normalmente distribuídos. .

De acordo com a lei normal da probabilidade, cerca de 68% (mais precisamente, 68,27%) de um grupo de indivíduos terão pontuações verdadeiras dentro de ±1 erro padrão da medição da pontuação observada.

Da mesma forma, cerca de 95% de um grupo de indivíduos com as mesmas pontuações observadas terão pontuações verdadeiras dentro de ±2 erro padrão da medição da pontuação observada.

E praticamente todos (99.72%) terão pontuações verdadeiras dentro de +3 do erro padrão da medição dessa pontuação observada.

Como exemplo, suponha que o desvio padrão das pontuações observadas em um teste seja 10 e o coeficiente de confiabilidade seja 0,90; então;

exemplo de erro padrão de medição

Portanto, se a pontuação observada de uma pessoa for 50, pode-se concluir com 68.27% confiança que a verdadeira pontuação desta pessoa está no intervalo 50 ±1(3,16), ou seja, entre 46,84 e 53,16. Se quisermos ter mais certeza da nossa previsão, podemos escolher probabilidades mais altas do que as acima.

Assim, temos praticamente certeza (99,72%) que esse indivíduo terá seu escore verdadeiro na faixa de 40,52 e 59,48, resultante do intervalo de 50±3(3.I6).

Como mostra a fórmula (k), o erro padrão de medição aumenta à medida que a confiabilidade diminui. Quando rn=1,0, não há erro na estimativa da pontuação verdadeira de um indivíduo a partir da pontuação observada.

Quando rn=0,00, o erro de medição é máximo e igual ao desvio padrão da pontuação observada.

É claro que um teste com coeficiente de confiabilidade próximo a 0,00 é inútil porque a correção de quaisquer decisões tomadas com base nas pontuações não será melhor que o acaso.

Como julgamos a utilidade de um teste em termos do coeficiente de confiabilidade?
A resposta a esta pergunta depende do que se planeja fazer com a pontuação do teste.

Se for utilizado um teste para determinar se as pontuações médias de dois grupos de pessoas são significativamente diferentes, então um coeficiente de fiabilidade tão baixo quanto 0,65 pode ser satisfatório. Se o teste for utilizado para comparar um indivíduo com outro, é necessário um coeficiente de pelo menos 0,85.

Conclusão

O erro padrão é o desvio padrão da distribuição da amostra. Ele mede a precisão pela qual uma determinada amostra representa sua população.

Como é definido o erro padrão da média (SEM)?

O erro padrão da média, abreviado como SEM, representa o desvio padrão da medida da média amostral da população. Define uma estimativa do desvio padrão calculado a partir da amostra.

Como o erro padrão difere do desvio padrão?

Enquanto o desvio padrão mede a variabilidade ou dispersão da média, o erro padrão indica com que precisão uma amostra representa a sua população. O erro padrão é calculado dividindo o desvio padrão pela raiz quadrada do tamanho da amostra.

Qual é a importância do erro padrão de estimativa (SEE)?

O erro padrão da estimativa (SEE) estima a precisão das previsões. Representa o desvio das estimativas dos valores pretendidos e também é conhecido como erro da soma dos quadrados.

Como o erro padrão pode ser calculado?

O erro padrão é calculado determinando o desvio padrão (σ) e depois dividindo-o pela raiz quadrada do número de medições (n).

Por que o erro padrão é importante nas estatísticas?

Os erros padrão fornecem medidas simples de incerteza em um valor. Eles ajudam a compreender a precisão de uma média amostral em relação à média populacional. Um erro padrão menor indica que a média da amostra reflete a média da população real com mais precisão.

O erro padrão é igual ao erro padrão da média (SEM)?

O erro padrão (SE) pode ser definido com mais precisão como o erro padrão médio (SEM). É uma propriedade da estimativa da média e mostra a precisão da média amostral em comparação com a média populacional.