Kesalahan standar menunjukkan bagaimana penyebaran pengukuran berada dalam sampel data. Ini adalah standar deviasi dibagi dengan akar kuadrat dari ukuran sampel data. Sampel dapat mencakup data dari pengukuran ilmiah, skor tes, suhu atau serangkaian angka acak. Deviasi standar menunjukkan deviasi nilai sampel dari mean sampel. Kesalahan standar berbanding terbalik dengan ukuran sampel - semakin besar sampel, semakin kecil kesalahan standar.
Hitung rata-rata sampel data Anda. Mean adalah rata-rata nilai sampel. Misalnya, jika pengamatan cuaca dalam periode empat hari sepanjang tahun adalah 52, 60, 55 dan 65 derajat Fahrenheit, maka rerata adalah 58 derajat Fahrenheit: (52 + 60 + 55 + 65) / 4.
Hitung jumlah penyimpangan kuadrat (atau perbedaan) dari setiap nilai sampel dari rata-rata. Perhatikan bahwa mengalikan angka negatif sendiri (atau menguadratkan angka) menghasilkan angka positif. Dalam contoh, penyimpangan kuadrat adalah (58 - 52) ^ 2, (58 - 60) ^ 2, (58 - 55) ^ 2 dan (58 - 65) ^ 2, atau 36, 4, 9 dan 49, masing-masing . Oleh karena itu, jumlah penyimpangan kuadrat adalah 98 (36 + 4 + 9 + 49).
Temukan simpangan baku. Bagi jumlah penyimpangan kuadrat dengan ukuran sampel dikurangi satu; lalu, ambil akar kuadrat dari hasilnya. Dalam contoh, ukuran sampel adalah empat. Oleh karena itu, standar deviasi adalah akar kuadrat dari, yaitu sekitar 5,72.
Hitung kesalahan standar, yang merupakan standar deviasi dibagi dengan akar kuadrat dari ukuran sampel. Untuk menyimpulkan contoh, kesalahan standar adalah 5.72 dibagi dengan akar kuadrat dari 4, atau 5.72 dibagi dengan 2, atau 2.86.