วิธีการคำนวณข้อผิดพลาดมาตรฐานของสัดส่วนใน Excel (ด้วยขั้นตอนง่ายๆ)

  • แบ่งปันสิ่งนี้
Hugh West

บทความจะแสดงขั้นตอนที่เหมาะสมในการคำนวณ ข้อผิดพลาดมาตรฐานของสัดส่วน โดยใช้ Microsoft Excel เป็นตัวแปรสำคัญในด้านสถิติ ข้อมูลนี้ช่วยให้เราทำนายเหตุการณ์ในพื้นที่ตัวอย่างได้อย่างแม่นยำ

ในชุดข้อมูล เรามีข้อมูลเกี่ยวกับจำนวน ประชากร และ คนป่วย ในรัฐต่างๆ เราจะค้นหา ข้อผิดพลาดมาตรฐานของสัดส่วน สำหรับผู้ป่วยเหล่านี้ในรัฐต่างๆ

ดาวน์โหลดคู่มือการปฏิบัติ

ข้อผิดพลาดมาตรฐานของ Proportion.xlsx

ข้อผิดพลาดมาตรฐานของ Proportion คืออะไร

ข้อผิดพลาดมาตรฐานของสัดส่วน หมายถึงการเปลี่ยนแปลงของเหตุการณ์ตัวอย่างที่เกี่ยวกับจำนวนเหตุการณ์ทั้งหมดหรือจำนวนประชากร โดยทั่วไป สัดส่วน ระหว่างเหตุการณ์ที่เอื้ออำนวยและแซมเปิลสเปซทำให้เรามีความน่าจะเป็นที่เหตุการณ์จะเกิดขึ้น แต่ในทางปฏิบัติก็ยังผิดพลาดอยู่ สมมติว่าคุณโยนเหรียญให้แม่มด 100 ครั้ง และสูตรความน่าจะเป็นบอกคุณว่าคุณควรได้ ออกหัว และ ออกก้อย อย่างละ 50 ครั้ง แต่มันไม่ได้เกิดขึ้น ข้อผิดพลาดมาตรฐานของสัดส่วน ทำให้เรามีความคิดที่ดีขึ้นเกี่ยวกับการทำนายเหตุการณ์หรือสถานการณ์ตาม ตัวอย่าง แทนที่จะเป็น ข้อมูลทั้งหมด

สูตรคำนวณ ข้อผิดพลาดมาตรฐานของสัดส่วน (SE P ) แสดงไว้ด้านล่าง

ที่ไหน สัดส่วน: P/n

p = สัดส่วน ของ กลุ่มตัวอย่าง หรืออีกนัยหนึ่งคืออัตราส่วนระหว่างผลลัพธ์ที่น่าพอใจและเหตุการณ์ทั้งหมด<3

n = จำนวน ของทั้งหมด ประชากร หรือเหตุการณ์ต่างๆ

2 ขั้นตอนในการคำนวณข้อผิดพลาดมาตรฐานของสัดส่วนใน Excel

เรากำลังดำเนินการ เพื่อ คำนวณข้อผิดพลาดมาตรฐาน ของ สัดส่วน สำหรับแต่ละสถานะก่อน ลองทำตามขั้นตอนด้านล่างนี้

ขั้นตอนที่ 1: คำนวณสัดส่วนจากข้อมูล

ในการเริ่มต้น เราต้องคำนวณสัดส่วน ตัวอย่าง 3>

  • ขั้นแรก สร้างคอลัมน์ที่จำเป็นสำหรับ สัดส่วน และ ข้อผิดพลาดมาตรฐาน ของสัดส่วน
  • หลังจากนั้น พิมพ์สูตรต่อไปนี้ในเซลล์ D5 .
=C5/B5

สูตรนี้จะช่วยให้คุณมี สัดส่วนตัวอย่าง สำหรับสถานะแรกของชุดข้อมูล

  • กดปุ่ม ENTER และคุณจะเห็น สัดส่วนตัวอย่าง สำหรับเมืองแรก .

  • หลังจากนั้น ใช้ Fill Handle เพื่อ AutoFill เซลล์ล่าง

อ่านเพิ่มเติม: วิธีคำนวณข้อผิดพลาดมาตรฐานของการถดถอยใน Excel (พร้อมขั้นตอนง่ายๆ)

ขั้นตอนที่ 2: การคำนวณข้อผิดพลาดมาตรฐานของสัดส่วน

ตอนนี้เราจะใช้ข้อมูลก่อนหน้านี้เพื่อคำนวณ ข้อผิดพลาดมาตรฐานของสัดส่วน .

  • ประเภท สูตรต่อไปนี้ในเซลล์ E5 .
=SQRT(D5*(1-D5)/B5)

ฟังก์ชัน SQRT ส่งกลับค่า รากที่สองของ D5*(1-D5)/B5 โดยที่การอ้างอิงเซลล์เหล่านี้มีค่า ค่าของ ข้อผิดพลาดมาตรฐานของสัดส่วน ในกรณีนี้คือ 0.000304508 หรือ 0.03% ซึ่งหมายถึงความแตกต่างระหว่าง สัดส่วน กับ ประชากร ทั้งหมดคือ 0.03% .

  • กดปุ่ม ENTER ปุ่ม และคุณจะเห็น ข้อผิดพลาดมาตรฐานของสัดส่วน สำหรับเมืองแรก

  • หลังจากนั้น ใช้ปุ่ม Fill Handle ถึง AutoFill เซลล์ล่าง คุณจะเห็น ข้อผิดพลาดมาตรฐานของสัดส่วน สำหรับสถานะทั้งหมด

  • หากคุณต้องการดู <1 โดยรวม>สัดส่วน สำหรับทุกสถานะ พิมพ์สูตรต่อไปนี้ในเซลล์ E15 .
=SUM(C5:C13)/SUM(B5:B13)

ที่นี่ ฟังก์ชัน SUM ส่งคืนจำนวนทั้งหมด คนป่วย และ ประชากร ดังนั้น สูตรจะแสดง โดยรวม สัดส่วน

  • กดปุ่ม ENTER และคุณจะเห็น สัดส่วนโดยรวม สำหรับทั้งหมด สถานะ

  • หลังจากนั้น ให้จดสูตรด้านล่างลงในเซลล์ E16
=SQRT(E15*(1-E15)/SUM(B5:B13))

สูตรข้างต้นจะให้ ข้อผิดพลาดมาตรฐานโดยรวมของสัดส่วน .

  • กด ENTER และคุณจะเห็น ข้อผิดพลาดมาตรฐานโดยรวมของสัดส่วน .

ดังนั้น คุณสามารถใช้ Excel เพื่อคำนวณ ข้อผิดพลาดมาตรฐานของสัดส่วน .

อ่านเพิ่มเติม: วิธีคำนวณข้อผิดพลาดมาตรฐานของความเบ้ใน Excel

ส่วนการปฏิบัติ

ที่นี่ ฉันจะให้ชุดข้อมูลของบทความนี้แก่คุณ เพื่อให้คุณสามารถ ฝึกฝนขั้นตอนเหล่านี้ด้วยตัวคุณเอง

บทสรุป

เพียงแค่คุณมีความรู้พื้นฐานในการคำนวณ ข้อผิดพลาดมาตรฐานของสัดส่วน ในเอ็กเซล คุณจะได้รับแนวคิดที่ดีขึ้นในการทำนายบางอย่างด้วยสถิติโดยใช้ ข้อผิดพลาดมาตรฐานของสัดส่วน หากคุณมีข้อเสนอแนะใด ๆ เกี่ยวกับบทความนี้ โปรดแบ่งปันในช่องแสดงความคิดเห็น สิ่งนี้จะช่วยฉันเพิ่มคุณค่าให้กับบทความที่กำลังจะมีขึ้น

Hugh West เป็นผู้ฝึกอบรมและนักวิเคราะห์ Excel ที่มีประสบการณ์สูงและมีประสบการณ์มากกว่า 10 ปีในอุตสาหกรรมนี้ เขาสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาการบัญชีและการเงิน และปริญญาโทสาขาบริหารธุรกิจ Hugh มีความหลงใหลในการสอนและได้พัฒนาแนวทางการสอนที่เป็นเอกลักษณ์ซึ่งง่ายต่อการติดตามและเข้าใจ ความรู้ความเชี่ยวชาญของเขาเกี่ยวกับ Excel ช่วยให้นักเรียนและผู้เชี่ยวชาญหลายพันคนทั่วโลกพัฒนาทักษะและความเป็นเลิศในอาชีพการงาน ฮิวจ์แบ่งปันความรู้ของเขากับคนทั้งโลกผ่านบล็อก โดยเสนอบทช่วยสอน Excel ฟรีและการฝึกอบรมออนไลน์เพื่อช่วยให้บุคคลและธุรกิจบรรลุศักยภาพสูงสุดของตนเอง