عدم اليقين في كمية مقدَّرة، مثل المتوسط، وليس انتشار البيانات.الخطأ المعياري هو مقياس لدقة تقدير كمية ما، مثل متوسط مجموعة بيانات. وهو ليس انتشار نقاط البيانات الفردية (ذلك هو الانحراف المعياري)، بل هو عدم اليقين في التقدير نفسه. إذا أخذت عينات جديدة مرارًا وحسبت المتوسط في كل مرة، فإن الخطأ المعياري يخبرك بمدى تباين هذه المتوسطات. وهو الانحراف المعياري لتوزيع المعاينة للإحصاءة.
تمت صياغة المفهوم من قبل الإحصائي البريطاني رونالد فيشر في عشرينيات القرن العشرين، الذي أدخل مصطلح 'الخطأ المعياري' لتمييزه عن الانحراف المعياري للبيانات نفسها.
يُحسب الخطأ المعياري بقسمة الانحراف المعياري للبيانات على الجذر التربيعي لحجم العينة (SE = σ/√N). تنشأ هذه الصيغة لأن متوسط العديد من القياسات المستقلة يقلل الضوضاء العشوائية. كلما زادت البيانات لديك، كلما أصبح توزيع المتوسطات المحتملة أضيق، وبالتالي يتقلص الخطأ المعياري. وهو الرقم الأساسي لبناء فترات الثقة وإجراء اختبارات الفرضيات.
يُستخدم في كل مجال علمي يقدم متوسطات — من التجارب السريرية (أشرطة الخطأ في فعالية الأدوية) إلى الاقتصاد (عدم اليقين في تقديرات معدل البطالة).
الخطأ المعياري للمتوسط دائمًا أصغر من الانحراف المعياري للبيانات، وهذا هو سبب كون حساب المتوسط أداة قوية لتقليل الضوضاء.




