Standardfehler in Standardabweichung konvertieren?

Ist es sinnvoll, Standardfehler in Standardabweichung umzuwandeln? Und wenn ja, ist diese Formel angemessen?

$$SE = \frac{SD}{\sqrt{N}}$$

Standardfehler bezieht sich auf die Standardabweichung der Stichprobenverteilung einer Statistik. Ob diese Formel geeignet ist oder nicht, hängt von der Statistik ab, über die wir sprechen.

Die Standardabweichung des Stichprobenmittelwerts ist wobei die (Populations-) Standardabweichung der Daten und die Stichprobengröße ist - dies ist möglicherweise das, worauf Sie sich beziehen. Wenn es sich also um den Standardfehler des Stichprobenmittelwerts handelt, auf den Sie sich beziehen, ist diese Formel angemessen. σ$\sigma/\sqrt{n}$$\sigma$$n$

Im Allgemeinen wird die Standardabweichung einer Statistik nicht durch die von Ihnen angegebene Formel angegeben. Die Beziehung zwischen der Standardabweichung einer Statistik und der Standardabweichung der Daten hängt davon ab, um welche Statistik es sich handelt. Zum Beispiel kann die Standardfehler der Proben - Standardabweichung (weitere Informationen hier ) von einer normal verteilt Stichprobe der Größe ist In anderen Situationen besteht möglicherweise überhaupt keine Beziehung zwischen dem Standardfehler und der Populationsstandardabweichung. Zum Beispiel, wenn , dann Anzahl der Beobachtungen, die überschreitenσ ⋅ Γ ( n - $n$X1,. . . ,Xn≤N(0,σ2)

$$\sigma \cdot \frac{\Gamma( \frac{n-1}{2} )}{ \Gamma(n/2) } \cdot \sqrt{\frac{n-1}{2} - \left( \frac{ \Gamma(n/2) }{ \Gamma( \frac{n-1}{2} ) } \right)^2 }$$ $X_1, ..., X_n \sim N(0,\sigma^2)$$0$ ist daher ist der Standardfehler , unabhängig von . ${\rm Binomial}(n,1/2)$$\sqrt{n/4}$$\sigma$