Calculadora del Error Estándar
Calcula el error estándar de la media (EEM) directamente a partir de una lista de datos, o de una desviación estándar muestral y un tamaño de muestra conocidos.
Smaller standard error means a more precise estimate of the mean.
- 1
Mean x̄
Σxᵢ ÷ 8 = 14,375 - 2
Sum of squared deviations SS
Σ(xᵢ − 14,375)² = 49,875 - 3
Sample std deviation s
√(49,875 ÷ (8 − 1)) = 2,6693 - 4
√n
√8 = 2,8284 - 5
Standard error SE
2,6693 ÷ 2,8284 = 0,9437SE shrinks as n grows — larger samples estimate the mean more precisely.
¿Cómo funciona esta calculadora?
El error estándar de la media es igual a la desviación estándar muestral dividida entre la raíz cuadrada del tamaño de la muestra: SE = s / √n. Introduce tus datos y la calculadora halla n, la media, la desviación estándar muestral y el EEM resultante, que muestra con qué precisión tu muestra estima la media verdadera.
Fórmula
How this is calculated
El error estándar de la media (EEM) mide cuánto se espera que la media muestral varíe respecto a la media poblacional verdadera. Se halla dividiendo la desviación estándar muestral s entre la raíz cuadrada del tamaño de la muestra n: SE = s / √n.
Si introduces una lista de datos, la calculadora cuenta los valores para obtener n, calcula la media x̄ = Σx / n y luego la desviación estándar muestral s = √(Σ(x − x̄)² / (n − 1)) usando el denominador n − 1 (corregido por Bessel). Si la lista de datos está vacía, usa en su lugar la desviación estándar muestral y el tamaño de muestra que escribas. En cualquier caso el EEM es s / √n.
Se requieren al menos dos valores porque una sola observación no tiene dispersión y n − 1 sería cero. El error estándar se reduce a medida que n crece, reflejando que las muestras más grandes estiman la media con más precisión. Las unidades de SE coinciden con las unidades de tus datos. El medidor de rango se centra en la media y sombrea la banda de ±1 error estándar a su alrededor.
Preguntas frecuentes
La desviación estándar describe la dispersión de los puntos de datos individuales, mientras que el error estándar describe la dispersión de la media muestral. SE = s / √n, así que el error estándar siempre es menor que la desviación estándar para n mayor que 1.
Usar n − 1 (corrección de Bessel) da una estimación insesgada de la varianza poblacional a partir de una muestra, ya que la media muestral se estima a partir de los propios datos y elimina un grado de libertad.
Como SE = s / √n, aumentar el tamaño de la muestra reduce el error estándar. Para reducir a la mitad el error estándar necesitas aproximadamente cuatro veces más observaciones.
También conocido como
TG we-Calculate Editorial Team. (2026). Calculadora del Error Estándar [Online calculator]. TG we-Calculate. https://we-calculate.com/es/calculator/standard-error-calculator
TG we-Calculate Editorial Team. "Calculadora del Error Estándar." TG we-Calculate. 2026. https://we-calculate.com/es/calculator/standard-error-calculator.
TG we-Calculate Editorial Team, "Calculadora del Error Estándar," TG we-Calculate, 2026. [Online]. Available: https://we-calculate.com/es/calculator/standard-error-calculator
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