يقوم الإحصائيون في كثير من الأحيان بمقارنة مجموعتين أو أكثر عند إجراء البحوث. إما بسبب تسرب المشاركين أو أسباب التمويل ، يمكن أن يختلف عدد الأفراد في كل مجموعة. من أجل تعويض هذا التباين ، يتم استخدام نوع خاص من الأخطاء القياسية يمثل مجموعة من المشاركين تساهم في زيادة الانحراف المعياري عن الأخرى. هذا هو المعروف باسم خطأ قياسي المجمعة.
إجراء تجربة وتسجيل أحجام العينات والانحرافات المعيارية لكل مجموعة. على سبيل المثال ، إذا كنت مهتمًا بالخطأ القياسي المجمَّع في السعرات الحرارية اليومية للمعلمين مقابل أطفال المدارس ، فيمكنك تسجيل حجم عينة من 30 مدرسًا (n1 = 30) و 65 طالبًا (n2 = 65) وانحرافاتهم المعيارية (دعنا نقول S1 = 120 و S2 = 45).
احسب الانحراف المعياري المجمع ، ويمثله Sp. أولاً ، أوجد البسط Sp²: (n1 - 1) x (s1) ² + (n2 - 1) x (s2) ². باستخدام مثالنا ، سيكون لديك (30 - 1) × (120) ² + (65 - 1) x (45) ² = 547،200. ثم ابحث عن المقام: (n1 + n2 - 2). في هذه الحالة ، سيكون المقام 30 + 65 - 2 = 93. إذا كان Sp² = البسط / الكسر = 547،200 / 93؟ 5،884 ، ثم Sp = sqrt (Sp²) = sqrt (5،884)؟ 76.7.
قم بحساب الخطأ المعياري المجمع ، وهو Sp x sqrt (1 / n1 + 1 / n2). من مثالنا ، ستحصل على SEp = (76.7) × sqrt (1/30 + 1/65)؟ 16.9. السبب في استخدامك لهذه العمليات الحسابية الأطول هو حساب الوزن الثقيل للطلاب الذين يؤثرون على الانحراف المعياري بشكل أكبر ولأن لدينا أحجامًا غير متكافئة للعينات. هذا عندما يتعين عليك "تجميع" بياناتك معًا لاستكمال نتائج أكثر دقة.